邏輯回歸（logistic regression，簡稱lr）雖然其中帶有"回歸"兩個字，但邏輯回歸其實是乙個分類模型，並且廣泛應用於各個領域之中。雖然現在深度學習相對於這些傳統方法更為火熱，但實則這些傳統方法由於其獨特的優勢依然廣泛應用於各個領域中。
而對於邏輯回歸而且，最為突出的兩點就是其模型簡單和模型的可解釋性強。
邏輯回歸模型的優劣勢:
線性回歸的模型是求出輸出特徵向量y和輸入樣本矩陣x之間的線性關係係數θ，滿足y=xθ。此時我們的y是連續的，所以是回歸模型。如果我們想要y是離散的話，怎麼辦呢？乙個可以想到的辦法是，我們對於這個y再做一次函式轉換，變為g(y)。如果我們令g(y)的值在某個實數區間的時候是類別a，在另乙個實數區間的時候是類別b，以此類推，就得到了乙個分類模型。如果結果的類別只有兩種，那麼就是乙個二元分類模型了。邏輯回歸的出發點就是從這來的。
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