前言

一、概述

1. 优点        

2. 定义和应用场景

3. 基本思想

4.逻辑回归的假设函数

5. 举例说明

二、数学基础

1. 逻辑回归

2. 概率

3. 极大似然估计

4. 对数函数

三、损失函数

1. 原理和公式

2. 核心思想和需要注意的点

3. 推导过程

4. API介绍

四、分类评估方法

1. 混淆矩阵

2. 精确率

3. 召回率

4. F1-score

5. ROC曲线

5.1 定义和应用范围

5.2 指标和走向

5.3 图像

5.4 举个栗子

5.5 API

6. AUC指标

7. 分类评估报告

五、拓展

1. 热编码

2. Token

六、模型建立过程

七、总结

        机器学习中的逻辑回归（Logistic Regression）算法是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。尽管它的名字中包含“回归”二字，但实际上它主要用于处理二分类或多分类问题，而不是数值预测。逻辑回归通过建立目标变量（通常是二元分类标签）与输入特征之间的概率模型，来预测目标变量发生的概率。

        本文结合博主个人所学和对算法的理解，总结了在逻辑回归问题中的重要知识点和一些案例，非常适合新手进行入门学习。

        在数据驱动的决策制定和自动化分析中，分类算法发挥着至关重要的作用。逻辑回归作为一种简单而强大的分类算法，具有以下几个显著的优点：  

        在学习逻辑回归算法之前，必须掌握一些基本的数学原理的理解，博主在这里进行了一个系统的整理。

举例说明：

        总之，逻辑回归算法是一种简单而有效的分类算法，在处理二分类问题时具有广泛的应用。然而，在处理非线性可分、多分类问题或存在异常值的情况下，需要采取一些优化措施来提高模型的性能。关于逻辑回归算法的应用需要注意许多问题，文中只总结了常见的一些内容，如有不足请自行总结。