構建邏輯迴歸-實例

邏輯迴歸 邏輯迴歸是應用非常廣泛的一個分類機器學習算法，它將數據擬合到一個logit函數(或者叫做logistic函數)中，從而能夠完成對事件發生的概率進行預測。 構建邏輯迴歸模型步驟： 導入數據 預處理數據 對不平衡的數據進行下采樣（或者過採樣）處理 把處理之後的數據進行切分，切分爲訓訓練集和測試集 對訓練集進行交叉驗證，同時尋找最佳的正則化參數以減少過擬合 使用最佳的正則化參數對處理之後的數據

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