在编程的世界里，代码相似度的检测是维护代码质量和防止抄袭的重要工具。这时，Logistic回归登场了！✨它是一种强大的机器学习算法，常用于分类问题，比如判断两段代码是否相似。

首先，我们需要将代码转换为数值特征，这可以通过提取语法结构、变量名称或代码长度等方式完成。接着，利用Logistic回归模型，基于已有数据集进行训练。模型会学习如何区分相似和不相似的代码对，最终输出一个概率值，表明两段代码的相似程度。🎯

这种方法不仅高效，而且易于实现，非常适合中小型项目。无论是代码审查还是学术研究，Logistic回归都能提供可靠的支持。💡如果你也想尝试构建这样的工具，不妨从简单的数据集开始，逐步优化你的模型吧！💪

代码相似度 Logistic回归 机器学习 📊✨