lr模型的原理
LR模型（Logistic Regression模型）是一种二元分类算法，其原理基于线性回归模型，但是不同于线性回归模型对连续的数值进行预测，LR模型对二元分类问题进行预测。
LR模型使用sigmoid函数将线性方程的输出映射到0和1之间的概率值，即记作P(Y=1|X)，其中Y表示类别，X表示输入特征。该概率值可以理解为当给定输入特征X时，样本属于类别1的概率。sigmoid函数的公式为：
hθ(x)=1/(1+e^(-θ^Tx))
其中θ和x分别表示模型的参数和输入特征。
对于一个训练集的样本(xi,yi)，我们可以将其输入到模型中，模型输出一个概率值hθ(xi)，然后根据该概率值和实际类别yi之间的差异来调整模型的参数θ，使得模型能够更好地预测类别。
参数的更新通过梯度下降算法实现，即先计算损失函数对参数的偏导数，然后将偏导数乘以一个学习率，得到参数的新值。这样通过多次迭代得到最优的参数值。
LR模型的优点包括：模型简单易解释、训练速度快、处理二元分类问题效果好等。缺点是其不能处理多元分类等复杂问题。正则化逻辑回归模型

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