请以逻辑回归算法为例，简单说明如何进行二分类，并将分类结果以 ["分类结果1", "分类结果2", "..."] 的格式输出
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逻辑回归是一种用于二分类问题的统计模型，它通过将输入特征与权重相乘并加上偏置项，然后通过一个sigmoid函数将结果映射到0到1之间的概率值。根据设定的阈值（通常为0.5），概率值大于阈值的样本被分类为正类，否则为负类。

假设我们有一组数据，每个数据点有n个特征，我们可以通过以下步骤进行二分类：

1. **模型训练**：使用训练数据集拟合逻辑回归模型，学习每个特征的权重和偏置项。
2. **预测**：对新数据点，使用学习到的权重和偏置项计算其属于正类的概率。
3. **分类**：根据设定的阈值，将概率值转换为二分类结果。

分类结果可以表示为：

["正类", "负类", "正类", "负类"]
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