1.定义
如何解决二元分类问题，除了上节我们谈到的贝叶斯分类器，我们可以通过计算数据属于不同类别的概率进行分类的逻辑回归。虽然有回归二字，但逻辑回归解决的是分类问题，也可以用于两类以上的多分类问题。
2.方法
概率是介于0到1之间，利用Sigmoid函数也叫Logistic函数进行将任何值映射到0和1的区间内。一般将映射后的值0.5作为阈值，大于0.5分类为1，小于0.5分类为0。
面对多元问题时，即多个特征时，对不同特征乘以对应权重，再加上偏置来计算最后的值。逻辑回归需要用最大似然方法求解参数，甄别出在不同的参数分类都正确的情况下，哪组参数是最好的。
3.逻辑回归算法步骤
（1）导数数据
（2）划分集合
（3）训练模型
（4）模型评估
