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【理论+案例实战】Python数据分析之逻辑回归（logistic regression）
逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它属于概率型非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。对于二分类的logistic回归，因变量y只有“是”和“否”两个取值，记为1和0。假设在自变量x1,x2,……,xp，作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p。下面将对最为常用的二分类logistic回归模型的原理以及应用进行介绍。（不想看原理的可以直接调至后半部分，有代码演示） sigmoid函数 在logistic回归的二分类问题中，要用到的函数就是sigmoid函数。sigmoid函数非常简单，他的表达式是 因变量x取值范围是(-∞，+∞)，但是sigmoid函数的值域是(0, 1)。因此不管x取什么值其对应的sigmoid函数值一定会落到(0,1)范围内。它的基本图形如下： （当z为0的时候，函数值为0.5；随着z的增大，函数值
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