一、逻辑回归：二分类

1.1 理解逻辑回归

我们把连续的预测值进行人工定义，边界的一边定义为1，另一边定义为0。这样我们就把回归问题转换成了分类问题。

如上图，我们把连续的变量分布压制在0-1的范围内，并以0.5作为我们分类决策的边界，大于0.5的概率则判别为1，小于0.5的概率则判别为0。

我们无法使用无穷大和负无穷大进行算术运算，我们通过逻辑回归函数（Sigmoid函数/S型函数/Logistic函数）可以讲数值计算限定在0-1之间。

以上就是逻辑回归的简单解释。下面我们应用真实的数据案例来进行二分类代码实践。

1.2 代码实践 - 导入数据集

添加引用：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

导入数据集（大家不用在意这个域名）：

df = pd.read_csv('https://blog.caiyongji.com/assets/hearing_test.csv&

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