【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

1.模型原理

逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，尽管名字中含有“回归”，但实际上是一种分类算法。它的基本原理是通过建立一个线性模型，然后将线性输出映射到一个概率值，最终将这个概率值转换成二分类的预测结果。

下面是逻辑回归的基本原理：

1. 线性模型： 首先，逻辑回归建立一个线性模型，将特征的线性组合映射到一个连续的实数范围。对于一个有n个特征的样本，线性模型可以表示为：
   z = b +