逻辑回归

一、概述

1、逻辑回归是用于分类的回归算法，可做二分类，也可做多分类

2、逻辑回归的sigmoid函数（记住公式和图像）

z越大g(z)越靠近1，z越小g(z)越靠近0，将任何数据压缩到（0,1）

3、逻辑回归的优点：对线性关系拟合效果极好；计算速度快；返回不是固定0、1，而是小数形式类概率数字

4、目的是求解使模型拟合效果最好的参数，方式是梯度下降SGD

二、linear_model.LogisticRegression

1、损失函数：求解最优参数的工具，用来衡量参数为θ的模型拟合训练集产生的信息损失的大小。

追求损失函数最小化的参数组合。（不求解参数的模型就没有损失函数，比如KNN，决策树）

对逻辑回归过拟合的控制，通过正则化实现。

逻辑回归模型评估指标

metric.confusion_matrix

metric.roc_auc_score

metric.accuracy_score

向量一般写成列向量