這個章節的主要目標是學習各種邏輯斯回歸分類器演算法的實作與效能，包含二元分類、多類別分類、正規化和處理不平衡資料集等技術，使用Iris資料集當作學習範例。而Exercise則擴展至更多類型的分類器評估，不僅包含邏輯斯迴歸，還加入DecisionTreeClassifier、RandomForestClassifier、AdaBoost、XGBoost、LightGBM以及KNeighborsClassifier和RadiusNeighborsClassifier，並使用Olivetti人臉資料集和KDD Cup 1999資料集進行測試。透過這些程式碼，可以學習到該如何實作不同類型的分類器、如何進行資料預處理(如標準化和特徵轉換)、如何評估模型效能(準確率、訓練時間和評估時間)，以及如何選擇適合特定問題的演算法。

首先觀察右上圖KDD CUP 1999資料集的結果，在此資料集上，幾乎所有模型都達到了接近100%的高準確度，顯示此類網絡安全資料具有明顯的分類特徵。然而，各模型在效能上仍有顯著差異。邏輯斯迴歸模型(標準版)以僅1秒多的訓練時間和極短的評估時間(約21ms)就可達到100%的準確度，展現出卓越的效能平衡。DecisionTreeClassifier和RandomForestClassifier也同樣達到100%的準確度，但RandomForestClassifier的訓練時間(約17秒)明顯高於DecisionTreeClassifier(約7秒)。此外，KNeighborsClassifier雖然訓練時間極短(僅77.57ms)，但其評估時間卻高達91秒，這可能是因為KNN在預測階段需要計算與所有訓練樣本的距離。而RadiusNeighborsClassifier的評估時間更長，達到463秒，成為所有模型中評估最慢的，且準確度略低(98.65%)。

相比之下，Olivetti人臉資料集顯示出更多模型表現的變異性。此資料集的挑戰在於樣本較少但維度較高，通常用於測試模型的泛化能力。在此資料集上，邏輯斯迴歸模型依然表現最佳，標準版達到97%的準確度，且訓練時間僅為183ms。交叉驗證版本(CV)和使用SAG solver的版本不只準確度略降(96%)，且訓練時間還大幅增加至7秒以上。這反映出當資料集規模較小時，複雜的優化方法可能導致過度擬合或計算負擔增加而效益不明顯。而DecisionTreeClassifier在此資料集上表現極差，僅達48%準確度，說明DecisionTreeClassifier在預設條件下適合處理高維度但樣本少的影像資料。

在Olivetti資料集上，RandomForestClassifier和改進後的AdaBoost展現出相當好的表現，分別達到92%和90%的準確度。然而，標準AdaBoost (未額外調整其他參數)卻只有4%的準確度，顯示出未經優化的模型在特定資料集上可能完全失效。這強調了模型參數調整的重要性。XGBoost和LightGBM在此資料集上的表現一般(分別為69%和77%的準確度)，與KDD Cup資料集上的接近完美表現形成鮮明對比，說明這些模型在不同性質資料上的適應性差異。

從時間效能角度來看，KDD Cup資料集上的模型訓練時間普遍較長，但這與資料集規模相關。值得注意的是，KNeighborsClassifier和RadiusNeighborsClassifier在此資料集上評估時間極長，但在Olivetti資料集上評估時間僅為毫秒級。這突顯了基於距離計算的模型在大規模資料集上的效能局限。相反地，邏輯斯迴歸類模型在兩個資料集上都保持較短的評估時間，展現出在實時應用場景中的潛力。

綜合兩個資料集的結果可以得出幾個重要的發現。首先，邏輯斯迴歸模型在兩個不同性質的資料集上都表現優異，展現出良好的通用性和效能平衡。其次，RandomForestClassifier和AdaBoost需要適當調整才能發揮最佳性能，尤其在具有挑戰性的資料集上。第三，基於距離的分類器如KNeighborsClassifier和RadiusNeighborsClassifier在大規模資料集上的評估時間可能成為實際應用的瓶頸。最後，複雜的模型如XGBoost和LightGBM在某些資料集上並不一定優於傳統模型，選擇應依據具體問題特性。