如何用Python在Sklearn中实现逻辑回归？

Question

在使用Scikit-learn实现逻辑回归时，常见问题之一是：如何正确预处理数据并训练模型？许多初学者在导入`LogisticRegression`后，不清楚是否需要手动添加偏置项、如何处理类别型特征或是否必须对目标变量进行独热编码。此外，数据是否需要标准化以及如何划分训练集和测试集也常令人困惑。实际操作中，`sklearn`的逻辑回归已内置偏置项，无需手动添加；对于二分类问题，目标变量可直接使用0/1编码。因此，掌握数据预处理的关键步骤（如特征缩放、标签编码）和模型训练流程是成功应用逻辑回归的前提。