一、基本概念

        逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计学习方法。

二、算法流程

1.数据准备
        （1）核心目标：将原始数据转化为适合模型输入的 “干净数据”。

       （2）数据来源：通过业务系统日志、公开数据集（如 Kaggle、UCI）、爬虫、实验观测等方式采集数据，需保证数据的相关性和代表性。

2.数据预处理
        （1）缺失值（删除、填充）

        （2）异常值（删除、修正）

        （3）特征编码（如one-hot）

        （4）特征缩放（标准化、唯一化）

        （5）特征选择/降维

3.模型训练
       

4.模型评估
        用测试集评估模型性能

        评估指标（如混淆矩阵、准确率、召回率等）

三、MindSpore安装流程

        MindSpore的安装步骤。首先，配置环境变量；然后进入Anaconda创建虚拟环境并声明Python版本3.9以上；虚拟环境创建完成后，在新创建的虚拟环境中，安装MindSpore，可以使用清华的镜像源；如果在安装的过程中出现缺少模块的问题，换用conda命令去安装conda install mindspore-cpu -c mindspore -c conda-forge  ，这样大概率就没有问题了；接下来在进入jupyter之前，需要确保虚拟环境中有ipykernel包，然后需要将虚拟环境内核添加到jupyter里。

        关于MindSpore的下载的问题，最重要的就是Python和Anaconda的版本问题，如Python使用版本要在3.9以上，Anaconda建议使用最新的版本。

        这样就可以正常使用了。