为什么我的logistic回归模型获得了100%的准确性？

在实际情况中，获得100%准确性的logistic回归模型是非常罕见的，并且通常是不太可能的。这可能是由于以下几个原因：

1. 数据集问题：可能存在数据集中的错误标签或者样本量过小。如果数据集中存在错误标签，模型可能会错误地学习到这些错误信息，导致准确性达到100%。另外，如果数据集的样本量非常小，模型可能会过拟合数据，从而导致准确性达到100%。
2. 特征选择问题：可能没有选择合适的特征或者特征之间存在高度相关性。如果选择的特征不足以捕捉到数据集中的复杂关系，模型可能无法准确预测。另外，如果特征之间存在高度相关性，模型可能会过度依赖某些特征，导致准确性达到100%。
3. 模型选择问题：可能选择了过于简单的模型或者使用了错误的参数。如果选择的模型过于简单，无法拟合数据集中的复杂关系，准确性可能会受到限制。另外，如果使用了错误的参数，模型可能无法达到最佳状态，导致准确性达到100%。

综上所述，获得100%准确性的logistic回归模型通常是异常情况，需要仔细检查数据集、特征选择和模型选择等方面是否存在问题。在实际应用中，我们通常会关注模型的准确性、召回率、精确率等指标，并进行交叉验证和模型调优，以获得更可靠和稳定的结果。

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