LR是什么？如何应用在机器学习中？

LR（Logistic Regression）又称为逻辑回归，是机器进修中应用最普遍的分类算法之一。在数据发掘、预测和形式识别等范畴都有普遍应用。LR适用于二分类和多分类问题，能够通过概率估量得出属于某一类的概率。

LR通过对样本停止特征和标签的对应关系成立分类模子。通过对特征停止加权后，利用sigmoid函数映射到0-1之间的概率值，进而停止分类。

在机器进修中，LR能够用于分类问题的处理，好比对客户购置某一产物的可能性停止预测、对信誉卡欺诈行为停止分类等。此外，LR还能够用于特征选择，挑选出对分类有重要影响的特征，削减数据处置和计算量。

LR的长处在于简单易用，计算速度快，适用于小规模数据和高维度特征，分类精度较高。缺点在于不适用于非线性数据，且需要对特征停止预处置。

LR做为一种典范的分类算法，在机器进修范畴有着普遍的应用。它的原理简单，应用便利，但也存在着一些不敷之处。我们需要对其优缺点停止全面的考虑，选择适宜的模子以应对差别的分类问题。