逻辑回归

逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。它基于给定的输入变量，通过建立一个逻辑函数来预测一个二分类问题的结果。逻辑回归模型可以应用于各种领域，如医学、金融和市场营销等。其优点包括模型简单易懂、计算效率高以及能够处理大规模数据集。然而，逻辑回归也存在一些限制，如对于非线性关系的拟合能力较弱以及对特征空间的假设较为敏感。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行模型选择和参数调优。