邏輯迴歸演算法

邏輯迴歸（ Logistic Regression ） 是一種廣義的線性迴歸分析模型，常用於資料探勘、疾病自動診斷、經濟預測等領域。它根據給定的自變數資料集來估計事件的發生機率 。 變數的範圍在0 和 1 之間，通常用於二分類問題 ，最終輸出的預測是一個非線性的 S 型函式，稱為 logistic function, g() 。

邏輯遞迴（ Recursive Logic ）是一種在邏輯學中使用的推理方法，它基於遞迴定義和遞迴推理規則，用於描述和推導關於遞迴結構的命題。用於研究自指的悖論和不完全性定理。它是基於自我引用和遞迴定義的思想，將邏輯和計算理論相結合，形成了一種強有力的推理工具。

例如，下圖為邏輯迴歸曲線圖，顯示了考試透過機率與學習時間的關係。

 

再如， 在探討引發疾病的危險因素時，可以根據危險因素預測疾病發生的機率。選擇兩組人群，一組是胃癌組，一組是非胃癌組，兩組人群必定具有不同的體徵與生活方式等。透過邏輯迴歸分析，可以得到自變數的權重，從而可以大致瞭解到底哪些因素是胃癌的危險因素。同時根據該權值可以根據危險因素預測一個人患癌症的可能性。

需要注意的是，邏輯遞迴的推理過程可能面臨一些挑戰，如悖論和無限迴圈等。因此，在使用邏輯遞迴進行推理時，需要注意對遞迴定義和推理規則的合理限制，以避免邏輯矛盾和無窮迴圈的問題。

邏輯遞迴在邏輯學和計算理論中有廣泛的應用。它被用於形式系統的研究，證明理論中的定理和推理規則，以及電腦科學中的遞迴演演算法和程式設計等領域。

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