100种分析思维模型之：逻辑回归
科技
职场
2024-04-08 07:51
上海
你好，我是林骥。
在人工智能的众多模型中，逻辑回归属于一种相对比较简单且容易实现的，经常被用来作为机器学习的入门教学。
学习逻辑回归的好处有很多，主要表现在以下几个方面：逻辑回归是一种简单而有效的算法，比较容易理解和实现，而且计算速度比较快，适用于处理大规模的数据集。逻辑回归被广泛应用于很多领域，能够用来解决许多现实世界的问题，比如：判断客户购买意愿、预测患病风险、预测垃圾邮件的概率等。通过学习逻辑回归，不仅可以帮我们提升解决实际问题的能力，还能帮我们更好地理解模型的预测结果，从而做出自己的判断和决策，而不是人云亦云。逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决分类问题的模型，不要被它的名字所迷惑，其实它只是在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，主要是用来研究事件发生的概率，而不是用来解决「回归」的问题。![]()
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其中 σ 通常是一个逻辑函数，也称为 Sigmoid 函数或 S 形函数：![]()
通过应用 Sigmoid 函数，线性回归的输出可以转化为一个概率值，从而实现分类的功能。逻辑回归常用于市场营销、数据挖掘、疾病诊断、经济预测、风险识别等领域，主要包括以下几个步骤：首先，我们需要对原始数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等，划分训练数据集和测试数据集，有时还需要对数据进行标准化或归一化处理，让数据的尺度保持一致。其次，我们可以调用 Python 中的逻辑回归算法，设定好相应的参数。最后，我们可以把已训练好的逻辑回归模型，应用到实际问题中去，对新的数据样本进行预测。后续根据模型预测的结果，进一步评估模型的性能，进而做出相应的决策。在「数据化分析案例库」中有一个案例，演示了如何运用逻辑回归的过程。逻辑回归是一种简单而强大的模型，在实际应用中具有很强的可扩展性，可以帮助我们预测某一事件发生的概率，从而为决策提供依据。
在纷繁复杂的世界里，通过学习和应用逻辑回归，我们可以更好地洞见事物背后的逻辑规律，进而让决策更加科学，让未来不再迷茫。↑ 点击此卡片关注 ↑
