逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法,它通过建立一个线性模型来预测一个二分类或多分类的结果。在R语言中,glm函数(generalized linear model)是用于拟合广义线性模型的函数,其中的cbind命令用于将两个或多个向量、矩阵或数据框按列合并。
逻辑回归的优势在于它能够处理二分类和多分类问题,并且可以输出分类的概率。它适用于许多领域,如金融、医学、市场营销等,用于预测客户流失、疾病诊断、市场细分等应用场景。
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