逻辑回归在时间序列预测中的应用场景主要是二分类问题，例如股票趋势预测、销售预测等。该算法的优点是简单易实现、易于理解、计算速度快，局限性是不适用于多分类问题和非线性问题。需要注意的特殊问题包括对时间序列数据的预处理和特征提取、建立合适的模型和参数调优等。相关的代码实现和论文资料可以在互联网上进行查找。
逻辑回归在时间序列预测中的应用场景有哪些？
我最近在学习时间序列预测，听闻逻辑回归算法在该领域应用广泛，但我对于具体应用场景不是很清楚。我希望了解逻辑回归在时间序列预测中的哪些应用场景，该算法的优点和局限性是什么，是否需要注意什么特殊问题，如果有相关的代码实现或论文资料，也希望能够一并提供分享。谢谢！
提问时间：2023-06-27 18:28:14
编辑时间：2023-06-27 18:28:16
提问者：
梦之舞者
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9回答时间：2023-06-27 18:28:19
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