用GLM进行Logistic回归

GLM是广义线性模型（Generalized Linear Model）的缩写，用于建立和分析各种类型的回归模型，包括Logistic回归。

Logistic回归是一种用于处理二分类问题的统计模型。它通过将线性回归模型的输出通过一个逻辑函数（如sigmoid函数）进行转换，将连续的预测值映射到0和1之间的概率值，从而实现对二分类问题的建模和预测。

GLM中的Logistic回归模型可以用以下公式表示： P(Y=1|X) = 1 / (1 + exp(-Xβ))

其中，P(Y=1|X)表示给定输入变量X时，输出变量Y取值为1的概率；exp表示指数函数；β表示模型的参数。

Logistic回归在许多领域中都有广泛的应用，例如金融风险评估、医学诊断、市场营销等。它可以用于预测患病概率、客户购买意愿、用户流失风险等二分类问题。

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