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一、逻辑回归的含义
逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决分类问题的统计学习方法，尤其适用于二分类任务（如判断“是/否”）。它通过Sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，表示样本属于某一类的概率。
通俗理解
可以把逻辑回归想象成一个“概率打分器”：它先像线性回归一样计算输入特征的加权和（比如“年龄+收入”），然后通过一个“S型魔法函数”（Sigmoid）把这个分数压缩成0到1之间的概率。例如，输出0.7表示“有70%的可能性是猫，30%的可能性是狗”。
二、二分类问题
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任务示例：图中列举了典型的二分类场景，如判断邮件是否为垃圾邮件（spam）、交易是否欺诈、肿瘤是否恶性。
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输出（y）：分类结果只能是两个互斥的值，例如“是/否”（yes/no）、“真/假”（true/false），或用数值“0/1”表示（0=负类，1=正类）。
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类别术语：
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负类（Negative Class）：通常表示“无”或默认状态（如“非垃圾邮件”）。
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正类（Positive Class）：关注的目标（如“欺诈交易”）。
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这幅图展示了线性分类（如逻辑回归）在判断肿瘤是否恶性的原理：
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横轴是肿瘤直径 x，纵轴是预测标签 y^，0 表示良性（no），1 表示恶性（yes）。
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蓝线和绿线表示模型输出函数 fw,b(x)=wx+b。
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当 fw,b(x)≥0.5 时，预测 y^=1；小于 0.5 时，预测 y^=0。
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图中蓝圈表示实际为良性（0），红叉为恶性（1）。
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蓝色竖线是“决策边界”（decision boundary），左边预测为0，右边为1。
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图中有些样本被错误分类（例如红叉落在蓝线左边被预测为良性），属于“misclassified”。
三、逻辑回归的Sigmoid函数与分类阈值
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阈值（Threshold）：图中以“肿瘤是否恶性”为例，设定阈值为 0.7（若预测概率 ≥0.7 则判定为“恶性”（yes/1））。
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输入特征：肿瘤直径（x，单位 cm）作为模型的输入变量。
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Sigmoid 函数：
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核心公式：将任意实数 z 映射到 (0,1) 区间。
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示例输出：
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z=−100 时，g(z)≈0（接近 0）。
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z=0 时，g(z)=0.5。
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四、逻辑回归模型
逻辑回归模型：
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输入：特征向量 x⃗和参数 w⃗、偏置 b。
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线性部分：z=w⃗⋅x⃗+b。
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最终输出：
逻辑回归输出
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逻辑回归输出解释：
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模型公式：，输出表示样本属于类别 1 的概率。
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示例：若 fw,b(x⃗)=0.7，表示有 70% 的概率 y=1y=1（如肿瘤为恶性）。
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概率定义：
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fw,b(x⃗)=P(y=1∣x;w,b)：给定输入 x 和参数 w,b，y=1 的条件概率。
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两类概率之和为 1：P(y=0)+P(y=1)=1。
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