python机器学习线性回归5——LogisticRegression：逻辑回归算法

逻辑回归算法（LogisticRegression）虽然是线性回归算法，但是其它线性回归有所不同，逻辑回归的预测结果只有两种，即true（1）和false（0）。因此，Logisticregression(逻辑回归)，尽管它的名字是回归，是一个用于分类的线性模型而不是用于回归。所以，逻辑回归算法往往适用于数据的分类。

可以通过matplotlib画出逻辑函数图像如下：

为了实现Logistic回归，我们可以在已有数据的每个特征值上都乘以一个回归系数，然后把所有的值相加，将这个总和代入sigmond函数，进而得到一个范围在0~1之间的数值。任何大于0.5的数据被映射为1，小于0.5的数据被映射为0。

运用python实现Logistic回归的代码如下：

得到的分类结果如下：