Logistic Regression Algorithm
邏輯回歸算法。
邏輯回歸是機器學習從統計學領域借鑒的另一種技術。它是二進制分類問題的首選方法(有兩個類值的問題)。
Logistic回歸就像線性回歸，目標是找到權重每個輸入變量的系數值。
與線性回歸不同的是，對輸出的預測用一個叫做logistic函數的非線性函數來進行轉換。
logistic函數看起來像一個大S，它將把任何值轉換為0到1的範圍。我們可以將一個規則應用到邏輯函數的輸出中，將值的值設為0和1(例如，如果小於0.5，則輸出1)並預測一個類值。
由於模型的學習方式，邏輯回歸的預測也可以作為一個給定數據實例的概率，屬於第0類或第1類。這對於需要為預測提供更多理由的問題很有用。
與線性回歸一樣，當刪除與輸出變量無關的屬性和非常相似(相關)的屬性時，邏輯回歸的效果會更好。
這是一個快速學習和有效的二元分類問題的模型。
Logistic Regression Algorithm
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