逻辑回归
另一种方法：
sigmoid用来解决二分类问题，softmax解决多分类问题，sigmoid是softmax的特殊情况。
LR的优缺点
优点
一、预测结果是界于0和1之间的概率；
二、可以适用于连续性和类别性自变量；
三、容易使用和解释；
缺点
1）对模型中自变量多重共线性较为敏感，例如两个高度相关自变量同时放入模型，可能导致较弱的一个自变量回归符号不符合预期，符号被扭转。需要利用因子分析或者变量聚类分析等手段来选择代表性的自变量，以减少候选变量之间的相关性；
2）预测结果呈“S”型，因此从log(odds)向概率转化的过程是非线性的，在两端随着log(odds)值的变化，概率变化很小，边际值太小，slope太小，而中间概率的变化很大，很敏感。 导致很多区间的变量变化对目标概率的影响没有区分度，无法确定阀值。