📚LR算法(基础及核心概念)💡

逻辑回归(Logistic Regression, LR)是一种广泛应用于分类问题的经典算法，虽然名字中有“回归”，但它实际上是解决分类任务的强大工具！🎯

首先，LR的核心在于sigmoid函数，它能将线性组合的结果映射到(0, 1)区间，表示事件发生的概率。公式为：

`P(y=1|x) = 1 / (1 + e^(-z))`

其中，z是特征的线性组合。简单来说，LR通过计算输入特征的加权和，预测目标类别属于某一类的概率。📈

其次，LR的目标是最小化损失函数——交叉熵损失。它通过调整权重参数，使预测值尽可能接近真实标签。这个过程通常借助梯度下降法完成，一步步优化模型性能。💪

此外，LR还具有解释性强的优点。每个特征对应的权重可以直接反映其对结果的影响程度，非常适合需要透明决策的场景。🔍

最后，LR适用于二分类问题，但通过扩展可以处理多分类任务，如One-vs-Rest策略。它是机器学习入门者的理想起点，也是许多复杂模型的基础组件！🚀

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