逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛用于二分类问题的线性模型。它的目标是找到一个函数，将输入特征映射到（0, 1）之间的概率值，以预测目标变量的分类。

是一种回归分析方法，其中自变量的关系通过多项式方程建模，而不是线性方程。多项式回归可以用于建模非线性数据，特别是当数据呈现出弯曲或非线性趋势时。

重置索引：通过方法，可以将 DataFrame 或 Series 的索引重置为默认的整数索引，便于进一步的数据处理。索引转换为列：在重置索引的同时，可以将原索引作为列添加到 DataFrame 中，便于分析和操作。丢弃索引：如果不需要原索引，可以选择丢弃索引，使数据结构更加简洁。方法在数据分析和处理过程中非常有用，可以方便地重置 DataFrame 和 Series 的索引，通过灵活的参数设置，可

如果 DataFrame 为空，则返回 True，否则返回 False。empty是 Pandas 中用于检查 DataFrame 或 Series 是否为空的属性。如果 DataFrame 或 Series 中没有元素，empty属性将返回True，否则返回False。

（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种线性回归的变种，通过对回归系数加上范数惩罚项来解决多重共线性问题，并具有变量选择功能。