算法浅谈之逻辑斯蒂回归

一 起因

逻辑回归是一种统计方法，用于分析一组自变量与二元因变量之间的关系。 该方法的目的是根据输入变量的值找到能够描述特定结果概率的最佳拟合模型。这个方法可以用于天气预测，疾病预测等方面（虽然预测能力有限）。

二 正文2.1 算法解析

逻辑回归是一种分类算法，可以简单分为四步

首先，根据训练数据建立回归公式。

随后，利用回归公式将输入变量转换为特定值。

接着，通过逻辑函数（也称为 sigmoid 函数）将特定值映射到 0 到 1 之间的概率值。

最后，通过概率值估计该变量分属于两个类别之一的概率（例如，通过/失败、是/否等）。

2.2 算法优点

逻辑回归的优点之一是简单易行。它的输出可以用有意义的方式解释为属于某个类别的概率。 另外，逻辑回归还可以处理定量和定性输入变量。

2.3 算法缺点

然而，逻辑回归有一些局限性。

主要缺点之一是它假设输入变量与优势比的对数之间存在线性关系。如果输入变量和结果变量之间存在非线性或者非常复杂的关系，逻辑斯蒂回归也达不到较好的效果。 

主要缺点之二，对于高度相关的输入变量或结果变量中存在罕见事件（即不平衡类别），逻辑回归可能表现不佳。

2.4 算法可视化

三 惯例小结

总体而言，逻辑回归是解决二元分类问题的有用工具，尤其是当输入变量与结果变量具有线性关系时。 但是呢，这类算法能够解决的问题非常有限，因此，不适于复杂问题的分析。

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