????logistic回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用于數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域。例如，探討引發疾病的危險因素，并根據危險因素預測疾病發生的概率等。以胃癌病情分析為例，選擇兩組人群，一組是胃癌組，一組是非胃癌組，兩組人群必定具有不同的體征與生活方式等。因此因變量就為是否胃癌，值為“是”或“否”，自變量就可以包括很多了，如年齡、性別、飲食習慣、幽門螺桿菌感染等。自變量既可以是連續的，也可以是分類的。然后通過logistic回歸分析，可以得到自變量的權重，從而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危險因素。同時根據該權值可以根據危險因素預測一個人患癌癥的可能性。

1、邏輯回歸是用來做什么的呢？

????????回答：用來解決二分類問題

2、專業術語：

• 樣本：就是一行一行數據，采集數據

• 特征：類似于mysql中的列

• 標簽列：又叫做結果列

3、回歸和分類的區別？

通過輸出結果可以判斷出是連續問題，還是離散問題?。

• 回歸模型的輸出是連續的

• 分類模型輸出的是離散的

4、案例(左分類，右回歸)

5、邏輯回歸公式

邏輯回歸=線性回歸+sigmoid函數br

????其實就是我們數學中的一條直線，讓現實數據，盡可能均勻落到該線的兩側，來實現正常分布

6、如何把回歸編程分類？

在該圖中，將x<=14劃分為一類。x>14分為另為一類，實現二分類問題。

7、Sigmoid函數

上圖為Sigmoid函數曲線圖，x=0的位置可以將數據y=0.5，得到數據二分類。

8、Sigmoid函數作用

9、邏輯回歸公式

10、判斷算法好壞-損失函數

11、評價二分類模型

????混淆矩陣、召回率、精確率、準確率

TP/TN/FP/FNT:TrueF :falseP:positiveN:Negativebr

11.1、準確率(accucry)

準確率(accucry)=總樣本中預測對了多少？br

案例：

11.2、精確率(procision)

精確率(procision)=預測為正的樣本中實際為正的有多少？br

案例：

11.3、召回率(Recall)

召回率(Recall)=實際為正的樣本中有多少被預測為正了br

案例：

11.4、F1計算公式

F1就是為了讓一個評價指標里，既能體現查準率，又能體現召回率而出現的公式br