本文系统介绍了逻辑回归的原理与应用。首先阐述了逻辑回归的数学基础，接着详细讲解了逻辑回归模型的工作原理、损失函数构建及优化过程。文章还提供了Python实现案例，通过癌症数据集演示了基础的建模流程。针对分类问题评估，重点介绍了混淆矩阵、精确率、召回率、F1-score等指标，以及ROC曲线和AUC值的计算与解读方法。全文内容涵盖从理论到实践的完整知识体系，适合机器学习初学者系统学习逻辑回归算法。