在机器学习模型中，逻辑回归是一种分类算法，用于预测离散类别，如是/否，真/假。在本文中，我们将介绍逻辑回归的基本概念、决策边界和模型评价。
什么是逻辑回归？
逻辑回归是一种用于解决分类问题的算法。它受到广泛应用，在医疗、市场营销、金融等领域。逻辑回归的主要思想是，通过构建特定类型的函数，来生成一个描述输入变量（特征）与输出变量（类别）之间关系的模型。
决策边界
决策边界是指，在特征空间中，分类器将数据分成两个类别的分界线。对于逻辑回归，通常使用线性模型来定义决策边界。这就意味着，决策边界是由输入变量的线性组合来确定的。
模型评价
最后，我们需要评估我们的模型的性能。在逻辑回归中，我们通常使用多种度量来评估模型的性能，如准确性、精确性、召回率和F1分数。这些指标使我们能够对模型的表现进行定量评估。
