文章目录 前言 逻辑回归简介 设置Scikit-learn环境 选择数据集 数据预处理 训练逻辑回归模型 模型评估 优化模型 结论 前言 分类问题是机器学习中最常见的任务之一,而逻辑回归是处理二元分类问题的一种强大且直观的技术。本篇博文将深入探讨如何在Scikit-learn中实现逻辑回归分类器,并将其应用于一个实际的分类问题。 逻辑回归简介 逻辑回归,尽管名字中带有“回归”,实际上是一种分类方法。它预测的是给定输入属于某个类别的概率。逻辑回归通过使用逻辑函数(通常是sigmoid函数)将线性回归的输出映射到0和1之间,从而进行分类。