逻辑回归算法是一种用于分类问题的经典机器学习算法。虽然它的名字中带有“回归”，但实际上逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。本篇博文将详细介绍逻辑回归算法的工作原理、应用领域以及Python示例。
算法背景
逻辑回归起源于20世纪初，用于分析生存率数据。随后，它被广泛应用于医学、社会科学、经济学和工程学等领域。在机器学习中，逻辑回归通常用于解决以下问题：
- 信用评分
- 垃圾邮件分类
- 疾病诊断
- 用户流失预测
- 金融欺诈检测
工作原理
基本思想
逻辑回归的基本思想是通过将线性回归的输出映射到一个概率范围内（通常是[0, 1]），来进行分类。它使用了逻辑函数（也称为sigmoid函数）来完成这个映射过程。
逻辑函数（Sigmoid函数）
逻辑函数是逻辑回归的核心，定义如下：
σ ( z ) = 1 1
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