Logistic回归是一种强大的统计分析工具，常用于预测二分类或多分类结果。它通过逻辑函数将线性回归转换为概率值（0到1之间），非常适合解决分类问题。核心在于Sigmoid函数 📈，它能将任意实数映射到(0,1)区间，表示事件发生的概率。
在Python中实现Logistic回归非常便捷，借助`statsmodels`或`sklearn`库即可完成建模。例如，使用`statsmodels`进行多元Logistic回归时，只需几行代码便能解析变量间的复杂关系。而`sklearn`则提供了更灵活的参数调整和集成方法，适合大规模数据处理。
💡 实战小提示：在处理实际问题时，记得先检查数据质量，如缺失值处理和特征编码；同时结合混淆矩阵、ROC曲线等评估指标优化模型性能。📚
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