逻辑回归z=wx+b的正确率为什么比z=wx的低

在研究逻辑回归原理的时候发现，从某一步开始wx+b就直接变成了wx，包括Python的模型也是，如果在数据集中增加一列1之后再运行，就发现预测的正确率非常低。

以为是数据集的问题，再换了一个数据集之后正确率也还是降低了，而且迭代次数明显增加。

所以逻辑回归到底是用z=wx+b运算还是用z=wx呢

是不是中间进行了归一化或者标准化，所以处理后的数据均值为0啊