逻辑回归模型如何应用于预测分析？

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逻辑回归算法模型+前言+从对数变换到逻辑回归+二项逻辑回归模型+逻辑回归模型的应用+逻辑回归模型的评价+实践案例+前言+从这

逻辑回归算法模型

• ​​前言​​
• ​​从对数变换到逻辑回归​​
• ​​二项逻辑回归模型​​
• ​​逻辑回归模型的应用​​
• ​​逻辑回归模型的评价​​
• ​​实践案例​​

前言

从这一期开始，我们准备介绍一系列经典机器学习算法模型，主要包括逻辑回归，支持向量机，决策树，因子分析，主成分分析，K-Means聚类，多元线性回归，时间序列，关联规则，朴素贝叶斯，隐式马尔可夫，协同过滤，随机森林，XGBoost，LightGBM等，一般会涵盖算法模型的引入背景，算法模型依赖的数学原理，算法模型的应用范围，算法模型的优缺点及改进建议，工程实践案例等。既适合刚入门机器学习的新手，也适合有一定基础想要进一步掌握算法模型核心要义的读者，其中不免会涵盖许多数学符号，公式以及推导过程，如果你觉得晦涩难懂，可以来"三行科创"微信交流群和大家一起讨论交流。

从对数变换到逻辑回归

逻辑回归是最常见的一种用于二分类的算法模型，由于其数学原理简单易懂，作用高效，实际应用非常广泛，虽然带回归二字，实则是分类模型，下面从logit变换开始。