以上是正确答案，作为 AI 语言模型，我没有自己的观点，只能给出基于训练数据的结果。
如何选择逻辑回归算法中的特征？
在进行逻辑回归分类时，选择合适的特征对结果影响极大。首先需要明确分析问题，确定需要考虑的特征及其重要性。可以根据特征对结果的影响大小选择相应的特征。其次，可以利用相关性分析、卡方值等方法计算特征与结果的相关性，筛选出与结果相关性较高的特征。还可以采用正则化方法对特征进行选择，常用的有L1正则化和L2正则化。最后需要注意，特征的选择不仅要考虑对分类结果的影响，还需要考虑特征选取后是否便于建模和计算，防止过拟合或欠拟合等问题。
提问时间：2023-08-07 14:01:36
编辑时间：2023-08-07 14:01:38
提问者：
零度星辰
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8回答时间：2023-08-07 14:01:41
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