介绍
在数据科学和机器学习领域，逻辑回归是一种强大且广泛使用的算法。尽管它的名字与处理物流或搬运货物无关，但它是一种用于分类任务的基本工具，帮助我们预测某个事物是否属于两个类别之一，例如是/否，真/假，垃圾邮件/非垃圾邮件。在本博客中，我们将解释逻辑回归的概念，并尽可能简单地解释它。
什么是逻辑回归？
逻辑回归是一种监督学习算法。术语“回归”可能会让人误解，因为它不用于像线性回归那样预测连续值。相反，它处理的是二元分类问题。换句话说，它回答的是可以用简单的“是”或“否”来回答的问题。
想象一下，你是一家大学的招生官，你想根据学生的考试成绩预测他们是否会被录取。逻辑回归可以帮助你做出这个预测！
Sigmoid函数
逻辑回归的核心是Sigmoid函数。听起来可能很复杂，但它只是一个将任何输入压缩到0到1之间的数学函数。
Sigmoid函数的公式如下：
其中：
- z是函数的输入。
让我们来可视化一下：
正如你所见，Sigmoid函数将大的正值映射到接近1的值，将大的负值映射到接近0的值。当z = 0时，sigmoid(z)恰好为0.5。
进行预测
现在，我们理解了Sigmoid函数，但它如何帮助我们进行预测呢？
在逻辑回归中，我们为每个数据点分配一个分数，这是输入特征线性组合的结果。然后，我们将该分数通过Sigmoid函数传递，以获得一个介于0和1之间的概率值。
从数学上讲，分数z的计算方式如下：
其中：
- Betas（beta_0，beta_1，beta_2，…，beta_n）是算法从训练数据中学习到的系数（权重）。
- beta_0通常被称为偏置权重。
- X（x_1，x_2，…，x_n）是数据点的输入特征。
一旦我们获得了概率sigmoid(z)，我们可以将其解释为数据点属于正类（例如，录取）的可能性。
设置阈值
由于逻辑回归给出的是概率，我们需要根据这些概率做出决策。我们通过设置一个阈值，通常为0.5来做到这一点。如果sigmoid(z)大于或等于0.5，则预测为正类；否则，预测为负类。
结论
总之，逻辑回归是一种简单但有效的二元分类问题算法。它使用Sigmoid函数将分数映射为概率，使结果易于解释。
记住，逻辑回归只是机器学习领域中广阔而令人兴奋的一部分，但它是您数据科学之旅中的重要基石。祝您分类愉快！
TLDR：逻辑回归博客的主要要点：
1. 用于二分类的逻辑回归：逻辑回归是一种强大的用于二分类任务的算法。它有助于预测某物是否属于两个类别之一，使其非常适合于是/否、真/假或垃圾邮件/非垃圾邮件等场景。
2. Sigmoid函数：逻辑回归的核心是Sigmoid函数，它将输入值映射到0和1之间的概率。这个函数在将输入特征的线性组合转化为概率得分时非常关键。
3. 概率解释：与其他回归方法不同，逻辑回归生成的是概率而不是连续值。这些概率代表数据点属于正类的可能性，可以清楚地理解模型的预测。
4. 阈值设置：为了进行实际预测，设置了一个阈值（通常为0.5）。如果预测的概率大于或等于阈值，则预测为正类；否则，预测为负类。调整阈值可以影响模型的精确性和召回率的权衡。
5. 基本构建块：逻辑回归是机器学习世界中的基本概念，是更复杂算法的基础。了解逻辑回归为解决更高级的分类问题和探索更广泛的数据科学应用奠定了基础。
通过掌握这些主要要点，您可以欣赏逻辑回归在解决二分类任务中的简洁性和重要性，并踏上探索机器学习领域的旅程。
感谢您的阅读，希望本文对您有所帮助。非常欢迎您提出任何评论或反馈。
我叫WeiQin Chuah（大多数同事称我为Wei），我是澳大利亚墨尔本皇家墨尔本理工大学的研究员。我的研究重点是开发用于解决计算机视觉问题的强大深度学习模型。您可以在我的LinkedIn页面上了解更多关于我。