逻辑回归在GitHub上的实现与应用

逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，主要用于二分类问题。它基于线性回归的基础，通过对数几率的形式将输入特征映射到目标变量的概率上。随着机器学习和数据分析的快速发展，逻辑回归逐渐成为数据科学家的必备工具。本文将深入探讨逻辑回归的基本概念、实现方式以及如何在GitHub上找到相关的逻辑回归项目和代码。

什么是逻辑回归？

逻辑回归是一种用于分类问题的统计模型，其目的是通过建立自变量（特征）和因变量（目标）的关系来预测结果。与线性回归不同，逻辑回归的输出是一个介于0和1之间的概率值，这个值代表了某一事件发生的可能性。

逻辑回归的基本原理

逻辑回归的基本原理可以概括为以下几点：

• 线性组合：通过将特征进行线性组合，形成一个输入向量。

• Sigmoid函数：将线性组合的结果通过Sigmoid函数转化为概率值，公式为：

  $$ P(Y=1|X) = \frac{1}{1 + e