逻辑回归，是一种非常常见的二元分类算法。它通过将输入数据线性加权叠加，并将其转换为概率，然后再利用概率判断样本所属类别。由于其简单性和易于理解，逻辑回归在小样本分类场景下得到了广泛应用。
逻辑回归有很多变体，其中比较常见的是二项式逻辑回归和多项式逻辑回归。二项式逻辑回归主要用于二分类问题，而多项式逻辑回归则可用于多分类问题。
逻辑回归常用于金融风控领域、医学诊断领域等场景。以金融风控为例，逻辑回归可通过对用户的历史数据进行学习，判断用户的信用分级，从而实现风控。
虽然逻辑回归的表现优异，但仍需要注意以下几点：首先，数据预处理至关重要。因为逻辑回归受到噪声的干扰，所以需要进行数据清洗、特征选择等操作；其次，多元共线性问题也需要引起重视，这会导致模型的较差表现；再次，超过两个分类时应当选择其他算法，如多分类决策树等。
