逻辑回归(分类算法)

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1  什么是逻辑回归

处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 

　　　　　　　　　　　　　　　　

在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不是全区间变量而是顺序变量或属性变量。比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指数等指标，判断一个人是否换糖尿病，Y=0表示未患病，Y=1表示患病，这里的响应变量是一个两点（0-1）分布变量，它就不能用h函数连续的值来预测因变量Y（只能取0或1）。

总之，线性回归模型通常的因变量是连续变量的问题，如果因变量是定性变量，线性回归模型就不再使用了。需采用逻辑回归模型解决。