逻辑回归算法介绍：
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法，尽管名字中带有“回归”二字，但实际上逻辑回归用于解决二元分类（或多类别分类）问题。逻辑回归通过将线性模型的输出经过一个逻辑函数（通常是sigmoid函数）映射到0和1之间，从而估计输入特征与某个类别之间的概率。
逻辑回归模型的数学表达式如下：
P(y=1|x) = 1 / (1 + e^(-z))
其中，P(y=1|x) 代表样本 x 属于类别 1 的概率，z 是线性组合的函数。
逻辑回归通常用于二元分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件、预测肿瘤是良性还是恶性等。
逻辑回归代码例程：
以下是一个使用 Python 和 Scikit-learn 模块实现简单逻辑回归的代码示例：
# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 准备数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) # 特征变量
y = np.array([0, 0, 1, 1, 1]) # 目标变量（二元分类）
# 创建逻辑回归模型对象
model = LogisticRegression()
# 使用数据训练模型
model.fit(X, y)
# 打印模型参数
print("斜率 (Coefficients):", model.coef_)
print("截距 (Intercept):", model.intercept_)
# 进行预测
X_new = np.array([[6]]) # 新数据点
y_pred = model.predict(X_new)
print("预测类别:", y_pred)以上代码演示了如何使用逻辑回归模型对示例数据进行训练和预测。