逻辑回归（Logistic Regression）是一种统计方法，主要用于解决分类问题，尽管其名称中包含“回归”一词，但它实际上是一种分类算法。逻辑回归通过使用逻辑函数（通常为Sigmoid函数）将线性模型的输出映射到概率空间，从而预测某个事件发生的概率。
逻辑回归的核心思想是将输入变量的线性组合映射到0到1之间的概率值，然后根据这个概率值进行分类。具体来说，逻辑回归通过最大似然估计来求解模型参数，并使用梯度下降法优化这些参数。其数学模型通常包括以下几个步骤：
- 线性组合：首先，逻辑回归对输入特征进行线性组合，得到一个实数值。
- Sigmoid函数：然后，使用Sigmoid函数将线性组合的结果映射到0到1的概率值。
- 概率映射：最后，根据得到的概率值判断样本属于某一类别的可能性。
逻辑回归主要用于二分类问题，但也可以通过一些技巧（如一对多或一对一方法）扩展到多分类问题。其优点包括模型简单、易于理解和实现，以及具有较强的可解释性。然而，逻辑回归也有其局限性，例如对异常值敏感和假设数据服从伯努利分布等。
逻辑回归是一种广泛应用于机器学习和统计分析中的经典分类算法，适用于各种实际应用，如推荐系统、广告预估等领域
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！