逻辑回归是一种分类算法。逻辑回归是机器学习中最常见的，也是最实用的分类算法。二元分类问题（问题只分两类）中首选逻辑回归。
它是监督学习类的分类算法，可以用来预测目标变量的概率。目标或因变量的性质是二分法的，即只能分成两类。简言之，因变量本质上类似于二进制，数据代码只能写成两类：1（代表成功/是）或0（代表失败/否）。
在数学上，逻辑回归模型预测P（Y = 1）作为X的函数。它是最简单的ML算法之一，可用于各种分类问题，例如垃圾邮件检测，糖尿病预测，癌症检测等。
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Logistic Regression逻辑回归代写类型
通常，逻辑回归是指具有二进制目标变量的二进制逻辑回归，但是可以通过它预测两类以上的目标变量。基于这些类别，逻辑回归可以分为以下几种类型：
二元或二项式
在这种类型的分类中，因变量将仅具有两种可能的类型，即1和0。例如，这些变量可以表示成功或失败，是或否，获胜或失败等。
多项式
在这种分类中，因变量可以具有3个或更多可能的无序类型或不具有定量意义的类型。例如，这些变量可以表示“类型A”或“类型B”或“类型C”。
序数
在这种分类中，因变量可以具有3个或更多可能的有序类型或具有定量意义的类型。例如，这些变量可以表示“差”或“好”，“非常好”，“优秀”，并且每个类别的得分都可以为0、1、2、3。
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