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该软件基于逻辑回归（Logistic Regression, LR）算法，用于二元分类问题的建模与预测。它通过Sigmoid函数将线性模型的输出转换为概率值，可以广泛应用于金融风控、医疗诊断等领域，提供简洁高效的分类解决方案。软件设计易于集成，支持多种数据输入格式，帮助用户快速建立和评估分类模型。

1. 计算效率高，适合大规模数据处理。

2. 模型具有良好的可解释性，通过系数分析特征重要性。

3. 支持正则化（如L1/L2）防止模型过拟合，提高泛化能力。

4. 使用最大似然估计和梯度下降优化算法，保证模型可靠性。

5. 兼容深度学习模型的输出层，可在复杂系统中应用。

1. 导入数据，确保数据格式符合模型输入要求。

2. 选择特征变量，进行特征预处理（如标准化或归一化）。

3. 设定模型参数，选择合适的正则化项，训练模型。

4. 评估模型性能，使用混淆矩阵、ROC曲线等指标检验效果。

5. 利用训练好的模型进行预测，将新数据输入模型获取分类概率。

2023-01-15：增加支持多类别扩展，优化训练效率。

2022-11-10：加入多种正则化方案，提高模型抗过拟合能力。

2022-07-05：改善数据预处理功能，提升用户操作体验。

2022-03-20：优化模型参数调节界面，支持自动调参。

2021-12-01：初版发布，支持基础二元分类功能。

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