如何用Python通过逻辑回归模型进行分类操作？

本文共计474个文字，预计阅读时间需要2分钟。

Logistic回归分类器通过最大化似然概率构建模型，利用梯度上升求解参数。优点是计算代价低，易于理解和实现。缺点是容易过拟合。

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。

• 优点：计算代价不高，易于理解和实现。
• 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。
• 使用数据类型：数值型和标称型数据。

好了，下面开始正文。

算法的思路我就不说了，我就提供一个万能模板，适用于任何纬度数据集。