在逻辑回归中，多个特征可以影响模型的表现。选择特征的方法包括特征选择和特征提取，这些方法会帮助我们选择对目标变量预测最有用的特征。不同的特征对于模型的表现有不同的贡献，有些特征可能对预测结果有更大的影响，而有些特征可能没有贡献或者反而会对模型表现产生负面影响。因此，对于多特征的逻辑回归模型，我们需要仔细选择和权衡各个特征的重要性，才能得到更准确的预测结果。
逻辑回归中，多个特征如何影响模型的表现？
作为一个正在学习逻辑回归的学生，我不太理解多个特征如何影响逻辑回归模型的表现。我知道逻辑回归用于二分类问题，在模型中，我们需要选择合适的特征。但是，当我们有多个特征时，如何选择它们？这些特征是如何影响模型的表现的？是否会有某些特征对预测结果有更大的影响？希望得到有经验的老师的指导和答案。
提问时间：2023-09-23 09:08:57
编辑时间：2023-09-23 09:08:59
提问者：
蓝雪之恋
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1回答时间：2023-09-23 09:09:02
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