怎样正确理解逻辑回归(logistic regression)?
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逻辑回归通常用于解决分类问题，“分类”是应用逻辑回归的目的和结果，但中间过程依旧是“回归”。
逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值，怎么进行分类呢？不用担心，伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。
也就是把Y的结果带入一个非线性变换的Sigmoid函数中，即可得到[0,1]之间取值范围的数S，S可以把它看成是一个概率值，如果我们设置概率阈值为0.5，那么S大于0.5可以看成是正样本，小于0.5看成是负样本，就可以进行分类函数中t无论取什么值，其结果都在[0,-1]的区间内，回想一下，一个分类问题就有两种答案，一种是“是”，一种是“否”，那0对应着“否”，1对应着“是”，那又有人问了，你这不是[0,1]的区间吗，怎么会只有0和1呢？这个问题问得好，我们假设分类的阈值是0.5，那么超过0.5的归为1分类，低于0.5的归为0分类，阈值是可以自己设定的。
函数中t无论取什么值，其结果都在[0,-1]的区间内，回想一下，一个分类问题就有两种答案，一种是“是”，一种是“否”，那0对应着“否”，1对应着“是”，那又有人问了，你这不是[0,1]的区间吗，怎么会只有0和1呢？这个问题问得好，我们假设分类的阈值是0.5，那么超过0.5的归为1分类，低于0.5的归为0分类，阈值是可以自己设定的。
好了，接下来我们把aX+b带入t中就得到了我们的逻辑回归的一般模型方程：
结果P也可以理解为概率，换句话说概率大于0.5的属于1分类，概率小于0.5的属于0分类，这就达到了分类的目的。
逻辑回归有什么优点
LR能以概率的形式输出结果，而非只是0,1判定。
LR的可解释性强，可控度高(你要给老板讲的嘛…)。
训练快，feature engineering之后效果赞。
因为结果是概率，可以做ranking model。
逻辑回归有哪些应用
CTR预估/推荐系统的learning to rank/各种分类场景。
某搜索引擎厂的广告CTR预估基线版是LR。
某电商搜索排序/广告CTR预估基线版是LR。
某电商的购物搭配推荐用了大量LR。
某现在一天广告赚1000w+的新闻app排序基线是LR。
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所谓的逻辑回归其实就是逆向思维，就是对于一个问题逻辑可以正向推，当然也可以逆着推，后者则被称之为逻辑回归
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所谓的逻辑回归也可以说成是逆向思维，就是对于一个问题逻辑正向可以推倒，当然逆着也能推倒。后者责被称为逻辑回归。
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所谓的逻辑回归其实就是逆向思维，你对一个问题逻辑正的也能推，逆着也能推。后者称为逻辑回归。
