逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计方法。尽管名为“回归”，但它实际上是一种分类算法，主要用于预测观察对象属于某个类别的概率。逻辑回归模型特别适用于二分类问题，但也可以通过一些策略扩展到多分类问题。
逻辑回归的应用与优化
正则化: 为了防止过拟合，可以使用L1或L2正则化。
特征工程: 通过特征选择、特征转换或特征构建来改进模型性能。
模型评估: 使用准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等指标来评估模型性能。
处理多分类问题: 可以使用“一对一”或“一对多”策略将逻辑回归扩展到多分类问题。
逻辑回归模型是一种强大且灵活的工具，用于解决二分类问题。通过结合线性回归和sigmoid函数，它能够将特征映射到概率空间，为预测提供了清晰的解释。同时，通过正则化和特征工程，可以进一步优化模型性能。在实际应用中，逻辑回归被广泛用于各种领域，如医疗、金融、市场营销等。
Logistic分布
二项逻辑回归模型函数映射
极大似然原理
Sigmoid/Logistic Function
逻辑回归的代价函数
