逻辑回归（Logistic Regression）和Softmax回归是机器学习中非常基础且实用的算法，尤其在分类任务中表现优异！🌟 逻辑回归主要用于二分类问题，而Softmax回归则是其扩展，可以轻松实现多分类任务哦～🎯

首先，逻辑回归的核心思想是通过构建一个Sigmoid函数，将线性回归的结果映射到(0,1)区间内，从而判断属于某一类别的概率。💡 而Softmax则进一步扩展了这一概念，通过指数函数对每个类别计算概率值，使得所有类别的概率总和为1，非常适合处理多分类问题！📚

接下来，让我们用Python快速实现一个简单的例子吧👇：

```python

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

加载数据集

data = load_iris()

X, y = data.data, data.target

创建模型并训练

model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')

model.fit(X, y)

输出预测结果

print("预测准确率:", model.score(X, y))

```

🚀 这里我们使用经典的Iris数据集，通过Softmax回归实现了三分类任务！简单高效，快来试试吧～💬

机器学习 逻辑回归 Softmax回归 代码示例