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当因变量为分类变量时，可以通过逻辑回归的方法进行分析。 对 错
发布于 2025-04-02 21:41:08
对
当因变量为分类变量时，确实可以通过逻辑回归的方法进行分析。这是因为：
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目标匹配：逻辑回归用于预测一个二元（如成功/失败、是/否）因变量的概率，适合分类因变量。
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非线性关系：逻辑函数（通常是Sigmoid函数）可以将影响因素与结果的模糊界限联系起来，而不需要它们彼此之间呈现线性关系。
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概率输出：它的输出值是在0和1之间的概率值，使其适合应用于分类任务。
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易于解释：模型系数可以提供关于自变量如何影响结果的概率改变的信息。
因此，在处理分类因变量问题时，逻辑回归是一项常用的核心技术。错误选项是“错”。
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