逻辑回归是一种经典的机器学习算法，用于解决二分类问题。
它常被用于预测某个事件发生的概率，通过将输入特征映射到一个概率值来进行分类。
简单聊聊
逻辑回归就像一位智能的侦探，根据一些线索（输入特征）判断某件事情是否会发生。
它将这些线索组合起来，计算出一个关于事件发生的概率值。如果概率超过了一个设定的阈值，就判定事件发生；否则，判定事件不发生。
基本原理
公式推导
逻辑回归的公式解释如下：
代码示例
下面是一个简单的示例，展示了如何使用Python中的sklearn库来构建和训练一个逻辑回归模型。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
生成分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0,
n_clusters_per_class=1, random_state=42)
