构建逻辑回归-实例

逻辑回归 逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。 构建逻辑回归模型步骤： 导入数据 预处理数据 对不平衡的数据进行下采样（或者过采样）处理 把处理之后的数据进行切分，切分为训训练集和测试集 对训练集进行交叉验证，同时寻找最佳的正则化参数以减少过拟合 使用最佳的正则化参数对处理之后的数据

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