本篇讲述逻辑回归的机器学习算法和代码实现，具体内容包括该算法的基本概念、算法的优缺点、算法实施步骤，python代码实现等相关内容。
1、逻辑回归基本概念
逻辑回归是在线性回归的基础上，增加一个转化函数，能够将预测值映射到【0,1】之间，以0.5为分界线，从而达到分类的目的。其中经常用到的转化函数是sigmoid：
该算法在预测广告点击，预测疾病等方面得到广泛应用，输出结果是概率值，可以适当调整阈值，来选择预测结果。
2、逻辑回归优缺点
逻辑回归的优点：该模型算法得出结果可解释性强，并可通过随机梯度下降算法能够实现在线学习，随着样本增加可调整优化各属性系数，增强预测能力。
逻辑回归的缺点：对共线性比较敏感，如果相关属性较多，将会削弱独立属性，造成模型有偏。
3、逻辑回归基本步骤
逻辑回归的主要步骤包括以下步骤：
（1）输入数据并进行数据预处理，对数据进行相关性分析，减少共线性；
（2）确定逻辑函数和损失函数，包括正则化等；
（3）确定求解最优算法，如批量梯度下降法，随机梯度下降法，牛顿法等；
（4）得出各属性系数，计算出逻辑回归公式；
（5）对模型进行准确验证和性能评估。
4、python实现代码
【样本说明】
该样本是对预测患有疝气病马的死活。共包含366个样本，其中199个训练集和67个测试；其中共有21个属性。
【代码实现】
该代码从数据导入、数据处理、模型建立、性能评估等方面进行python编码。
【模型性能】
整体预测准确率达到73%
【属性系数】
各属性的具体系数值为：
5、经验学习总结
其实逻辑回归是建立上线性方程之上，两则统称为广义线性模型。在该模型学习的过程中，最好能够手动推导下公式，以加深对该算法模型过程的理解深度。做到知其然也知所以然。该算法也是较常用的模型，并在商业中得到实践应用。另外，在数据建模比赛中，该算法也是作为基础算法，为后续的其他模型设计做基础。