Python中逻辑回归算法是基于概率论和数理统计的线性回归模型，属于分类问题中的监督学习。它是利用自然科学中的回归分析来处理数据的经典算法之一。
从特定角度来看，逻辑回归算法可以看做对于线性不可分数据的分类处理。比如垃圾邮件的分类，正常邮件和垃圾邮件在数据上往往无法直接可分，逻辑回归算法就可以通过对邮箱与信息的分析，将垃圾邮件和正常邮件分开来。又或者，假设我们要分类一批水果，我们可以采集到水果的质量、颜色、硬度等特征，根据这些特征使用逻辑回归算法，将水果进行分类。
逻辑回归算法的核心就是sigmoid函数，该函数的变量包含线性回归的公式，即WX+b，其中W表示特征的权重，b表示偏差值。sigmoid函数的输出值在0-1之间，输出的结果可以看做是该数据属于0或者1的概率值。因此，我们可以将sigmoid函数的输出值看做对于某一数据为1的概率值，逻辑回归算法的判定过程通常是基于这个概率值进行决策的。
逻辑回归算法的优点在于计算效率高，可解释性强，因此非常适合处理特征之间的关系较为简单的场景。但是，逻辑回归算法也存在缺陷，例如对于特征之间存在高度依赖的数据场景，逻辑回归算法表现并不是很理想。此外，逻辑回归算法对于异常值比较敏感，需要进行预处理，否则对分类效果影响较大。
