逻辑回归在机器学习中的应用及Python代码实现

简介：
本篇文章介绍了逻辑回归算法及其在机器学习领域的广泛应用，并详细讲解了如何使用Python语言实现逻辑回归模型。文中结合实际案例进行分析与演示，帮助读者深入理解逻辑回归的工作原理和应用场景。 本段落的理论知识主要来源于吴恩达在Coursera上的机器学习课程。他讲解得非常清晰透彻，这里就不详细复述了，仅作简要概述和个人见解记录。 逻辑回归通常应用于分类问题中，尽管其名称包含“regression”，但线性回归不推荐用于分类任务，因为输出的y值可能超出0和1之间的范围。这就是为什么在逻辑回归假设函数中使用sigmoid函数的原因——它将输入映射到一个介于0至1之间的概率范围内。 与线性回归不同的是，逻辑回归问题并不采用“最小均方”误差作为成本函数的标准，因为其中包含非线性的sigmoid函数，这使得成本函数J不再是一个平滑的碗形曲线。这种形状可能会导致算法陷入局部最优解的问题中。因此，在处理这类问题时会使用其他方法来优化参数。