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概述

本章将讨论逻辑回归模型。这个模型对我们日常生活的各个方面都有深远的影响：小到网页的广告内容，大到国家层面制定的各项经济政策，比如扶贫政策，逻辑回归都发挥着重要作用。

逻辑回归不仅应用广泛，更是一个具有里程碑意义的模型。其建模过程体现了一种非常重要的建模思想：将问题分解为可见和不可见的两层，然后利用非线性变换和线性模型的结合，将未知的复杂问题分解为已知的简单问题。毫不夸张地说，深入理解逻辑回归的细节，就是掌握搭建模型的核心精髓。

逻辑回归模型本身具有多个重要特点。

• 模型简单：逻辑回归的建模思路清晰，易于理解和掌握。
• 适用范围广：该模型的假设相对容易被满足，适用的场景广泛。它在不同领域，如医疗、金融和市场营销等，均有着广泛的应用。
• 模型可解释性强：逻辑回归的模型参数具有直接的实际意义，参数值直接反映特征的重要性。这强化了模型的解释性，有助于了解特征如何影响预测结果。
• 结果可靠性强：类似于线性回归模型，逻辑回归模型具有强大的分析工具，能够对模型参数和结果进行稳定性分析。这样的分析有助于提高模型结果的可信度。

代码说明

代码	说明
normal_logit_approx.ipynb	逻辑分布与正态分布的关系
logit_example.ipynb	展示为什么不能用线性回归模型解决分类问题
logit_regression.ipynb	对个人收入数据进行建模，展示逻辑回归的细节
roc_curve.ipynb	ROC曲线与AUC
imbalanced_data.ipynb	非均衡数据集对模型效果的影响以及应对方法
multi_logit_example.ipynb	利用逻辑回归解决多元分类问题