統計學習方法
邏輯迴歸是一種統計學習方法，主要用於二元分類或多分類問題。
邏輯迴歸通過建立模型，根據特徵變量的值來預測結果的概率，並將這些概率值映射到0到1之間，以此進行分類。雖然名爲“迴歸”，但邏輯迴歸實際上是一種分類算法。它廣泛應用於醫療保健、金融、市場營銷和社會科學等領域，用於預測疾病結果、客戶流失或信用風險評估等任務。
邏輯迴歸的核心在於使用邏輯函數（如Sigmoid函數）將線性模型的結果轉換到（0,1）之間，從而實現分類。此外，邏輯迴歸還涉及到極大似然估計等統計方法，用於估計模型中的參數，提高預測的準確性和可靠性。
以上是邏輯迴歸的基本概念和用途，希望對你有所幫助。