逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计模型，它不仅适用于二分类问题，还可以扩展到多分类问题。它的核心思想是通过线性组合输入特征，并应用一个非线性的激活函数（通常是Sigmoid函数）来预测输出结果的概率。🚀
在逻辑回归中，我们首先定义一个线性模型，该模型将输入特征与权重相乘并求和。这个过程可以表示为z = w0 + w1x1 + w2x2 + ... + wnxn，其中w0, w1, ..., wn是模型参数，x1, x2, ..., xn是输入特征。之后，将z值输入到Sigmoid函数中，得到一个介于0和1之间的值，表示正类别的概率。🎯
逻辑回归的目标是最小化预测概率与实际标签之间的差异，通常使用对数损失函数（也称为交叉熵损失）。通过梯度下降等优化算法，不断调整模型参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。💪
逻辑回归的优点在于简单易用、计算效率高，并且能够提供概率估计。然而，它假设特征之间相互独立，这在某些情况下可能是一个限制。因此，在选择模型时需要考虑具体的应用场景。🧐
希望这篇简短的介绍能帮助你理解逻辑回归的基本原理！如果你有任何疑问或想了解更多细节，请随时提问！🤔🔍