逻辑回归是一种重要的数据分析方法，已经被广泛应用于各个领域。作为广义线性模型的一个特例，逻辑回归由严格的理论推导出，具有良好的统计性质和明确的解释意义，因而在实际应用中，特别是分类问题应用中受到良好的效果。然而，传统的逻辑回归模型存在一些明显的不足，它容易出现过拟合问题。逻辑回归对于训练样本的拟合常能获得良好的精度，但对于训练数据集以外的测试数据，其分类效果不够理想。事实上，不仅是逻辑回归，其他许多数据分析模型也会受过拟合的影响，解决过拟合问题已经成为统计、机器学习领域的热点研究之一。解决过拟合问题的一种方法是正则化方法。它的思想是在模型中加入某些特定的正则项，使模型具有特性的性质，增加模