Python包，用0到1之间的连续目标执行逻辑回归？

Python包是一种用于扩展Python语言功能的软件库。它可以提供各种功能和工具，以便开发人员更高效地编写代码和解决问题。

在机器学习领域，执行逻辑回归任务的Python包有很多选择。其中一个常用的包是scikit-learn。Scikit-learn是一个开源的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，包括逻辑回归。它具有简单易用的API接口，可以帮助开发人员快速构建和训练逻辑回归模型。

逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习算法。它通过将输入特征与权重相乘，并应用一个激活函数（通常是sigmoid函数），将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值。这个概率值可以用来预测样本属于某个类别的概率。

逻辑回归在许多领域都有广泛的应用，例如金融风控、医学诊断、广告点击率预测等。在实际应用中，可以使用逻辑回归来预测一个事件发生的概率，根据概率值进行决策或分类。

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总结起来，要用Python包执行逻辑回归任务，可以使用scikit-learn等机器学习库。腾讯云提供了机器学习平台等相关产品和服务，可以帮助用户进行机器学习和人工智能的开发和部署。