R语言机器学习算法实战系列（八）逻辑回归算法 (logistic

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1. R语言机器学习算法实战系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting）
2. R语言机器学习算法实战系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine）
3. R语言机器学习算法实战系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine）
4. R语言机器学习算法实战系列（四）随机森林算法+SHAP值 (Random Forest)
5. R语言机器学习算法实战系列（五）GBM算法+SHAP值 (Gradient Boosting Machines)
6. R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法 (K-Nearest Neighbors)
7. R语言机器学习算法实战系列（七）朴素贝叶斯分类算法 (Naïve Bayes Classifier)
8. R语言机器学习算法实战系列（八）逻辑回归算法 (logistic regression)
9. R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法 (Decision Trees Classifier)
10. R语言机器学习算法实战系列（十）自适应提升分类算法 (Adaptive Boosting)
11. R语言机器学习算法实战系列（十一）MLP分类算法 (Multi-Layer Perceptrons)
12. R语言机器学习算法实战系列（十二）线性判别分析分类算法 (Linear Discriminant Analysis)

介绍

逻辑回归分类算法的原理是基于概率的，它通过估计一个给定输入样本属于某个类别的概率来进行分类。下面是逻辑回归算法的原理和步骤：

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原理：

1. 线性假设：逻辑回归假设特征和输出之间存在线性关系。对于二分类问题，我们想要预测的是一个概率值，即样本属于某个类别的概率。
2. Sigmoid函数：为了将线性回归的输出转换为概率值（一个介于0和1之间的值），逻辑回归使用Sigmoid函数。
3. 对数几率（Log-odds）：Sigmoid函数的输入是对数几率，即特征的线性组合。对数几率表示的是特征和类别标签之间的线性关系。
4. 最大似然估计：逻辑回归模型的参数通常通过最大似然估计（MLE）来确定。这意味着找到一组参数值，使得观察到的数据出现的概率最大。

步骤：

1. 数据准备：收集数据并进行预处理，如特征缩放、处理缺失值等。
2. 模型初始化：初始化模型参数，通常使用随机值或零。
3. 计算对数几率：对于每个样本，计算其特征的线性组合
4. 应用Sigmoid函数：将对数几率通过Sigmoid函数转换为概率值
5. 预测：根据概率值和设定的阈值（通常为0.5）来确定样本的类别。如果概率值大于阈值，则预测为类别1，否则为类别0。
6. 损失函数：定义损失函数，逻辑回归通常使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。
7. 参数更新：使用梯度下降或其它优化算法来更新模型参数，以最小化损失函数。

教程

本文旨在通过R语言实现LR，总共包含：

1. 下载数据
2. 加载R包
3. 数据预处理
4. 数据描述
5. 数据切割
6. 构建模型
7. 预测测试数据
8. 评估模型
9. 特征的重要性
10. 保存模型
11. 总结
12. 系统信息

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