逻辑回归主要适用于二分类问题，即将数据分为两个类别的情况。它在许多领域都有应用，包括医疗、金融、市场营销、社交网络分析等。逻辑回归常被用于预测某个事件的概率，比如顾客是否会购买某个产品，患者是否会患上某种疾病等。逻辑回归适用于数据线性可分，并且数据对于类别的概率分布符合logistic分布。常见的误解包括把逻辑回归当做精准预测模型，而事实上逻辑回归只能给出基于给定数据预测的概率，并且容易受到样本不均衡、多重共线性等问题的影响。
逻辑回归适用于哪些情况？
我正在学习逻辑回归，但我对它的应用范围还不是很清楚。请问在哪些情况下逻辑回归可以被应用？我听说它可以在二分类问题中进行预测，但我想了解更多关于它的应用场景和限制。哪些类型的数据适合逻辑回归模型？是否存在一些常见的误解或限制，需要我注意？希望有经验的人能帮我解答一下，谢谢！
提问时间：2023-06-10 17:29:28
编辑时间：2023-06-10 17:29:30
提问者：
Moonlit_Mask
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4回答时间：2023-06-10 17:29:33
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