logistic模块类的设计

Logistic模块类是一个用于处理逻辑回归问题的类。它包含了数据预处理、模型训练和评估等功能。在数据预处理阶段，该类可以对输入数据进行归一化、标准化等操作，以便于模型的训练。在模型训练阶段，该类可以使用梯度下降法等优化算法来更新模型参数，以最小化损失函数。在模型评估阶段，该类可以计算模型的准确率、召回率等指标，以评估模型的性能。此外，该类还提供了一些实用的方法，如交叉验证、网格搜索等，以帮助用户选择最优的模型参数。总之，Logistic模块类是一个功能强大、易于使用的机器学习工具，适用于解决各种实际问题。