Python 中的逻辑回归 - 简介

逻辑回归是一种对象分类的统计方法。本章将通过一些示例介绍逻辑回归。

分类

要理解逻辑回归，您应该知道分类的含义。让我们考虑以下示例以更好地理解这一点 -

多年来，人类一直在执行此类任务——尽管它们很容易出错。问题是我们能否训练机器更准确地为我们完成这些任务？

进行分类的机器的一个例子是您机器上的电子邮件客户端，它将每封传入的邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，并且它的准确度相当高。逻辑回归统计技术已成功应用于电子邮件客户端。在本例中，我们训练了机器来解决分类问题。

逻辑回归只是用于解决此类二元分类问题的机器学习的一部分。还有其他几种机器学习技术已经开发出来并在实践中用于解决其他类型的问题。

如果您已经注意到，在上述所有示例中，谓词的结果只有两个值 - 是或否。我们将它们称为类 - 也就是说，我们的分类器将对象分为两个类。用技术术语来说，我们可以说结果或目标变量本质上是二分的。

还有其他分类问题，其中输出可能被分为两个以上的类。例如，给定一个装满水果的篮子，要求您将不同种类的水果分开。现在，篮子可能包含橙子、苹果、芒果等。因此，当您将水果分开时，您将它们分为两类以上。这是一个多变量分类问题。