许多问题需要将概率估算值作为输出。 逻辑回归是 一种极其高效的概率计算机制。实际上，您可以通过以下两种方式使用返回的概率：
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按原样"应用。例如，如果垃圾邮件预测模型将电子邮件视为 输入并输出值 0.932，这表示概率为 93.2% 电子邮件是垃圾邮件。
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转换为二元类别，例如 True 或 False、Spam 或 Not Spam。
本单元重点介绍如何按原样使用逻辑回归模型输出。在"分类" 模块中，您将学习如何将此输出转换为二元类别。
▏S型函数****
您可能想知道逻辑回归模型如何确保其输出表示概率，始终输出介于 0 到 1 之间的值。由于 会发生一系列函数，这些函数称为逻辑函数 其输出具有相同的特征。标准逻辑函数， 也称为 S型函数 （sigmoid表示"s形"），其 公式：
f(x)=1/1+e−x
图 1 显示了 sigmoid 函数的相应图表。
- 图 1 -
S 型函数的图形。曲线接近 0 因为 x 值减少到负无穷大，而 1 则等于 x 值越接近无穷大。
随着输入 x 的增加，sigmoid 函数的输出会接近 1，但永远不会达到 1。同样，当输入值减小时，S 型函数值 函数的输出接近，但永远不会达到 0。
▏Sigmoid 函数背后的数学原理
使用 S 型函数转换线性输出
以下等式表示逻辑回归模型的线性组件：
z=b+w1x1+w2x2+...+wNxN
其中：
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z 是线性方程的输出（也称为 对数几率）
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b 是偏差
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w 的值是模型学习的权重
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x 的值是特定样本的特征值
要获得逻辑回归预测结果，请将 z 值传递给 S 型函数，将得到一个介于 0 到 1之间的值（概率）：
y′=1/1+e−z
其中：
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y′ 是逻辑回归模型的输出。
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z 为线性输出（按上述等式计算得出）。
▏对数几率
图 2 说明了如何将线性输出转换为逻辑回归 输出结果。
- 图 2 -
左图：线性函数 z = 2x + 5，包含三个 突出显示的数据点
右图：三个点相同的 S 型曲线 通过 S 型函数转换后突出显示。
在图 2 中，线性方程会成为 S 型函数的输入，该函数会将直线弯曲成 S 形。请注意，线性方程 可以输出非常大或非常小的 z 值，但 S 型函数的输出 函数 y' 始终介于0 和 1 之间（不含 0 和 1）。例如，左侧图表中的黄色方块的 z 值为 -10，但右侧图表中的 S 型函数会将该 -10 映射为 y' 值0.00004。