logistic分类

逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计方法。它通过建立一个线性模型，将输入特征与输出类别之间的关系映射为一个概率值，从而实现对新样本的分类预测。逻辑回归具有易于理解和实现、计算效率高等优点，特别适用于二分类问题。在实际应用中，逻辑回归可以通过调整模型参数来优化分类性能，如正则化、交叉验证等技术。总之，逻辑回归是一种简单而强大的分类工具，广泛应用于各个领域，如金融、医疗、市场营销等。