逻辑回归预测只有一类

逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类问题。它通过对输入特征进行线性组合，并通过一个sigmoid函数将结果映射到0和1之间的概率值，从而进行分类预测。

逻辑回归的优势包括：

1. 简单而高效：逻辑回归是一种线性模型，计算速度快，适用于大规模数据集。
2. 解释性强：逻辑回归可以通过系数来解释特征对预测结果的影响程度。
3. 可以处理非线性关系：逻辑回归可以通过引入多项式特征或使用核函数进行非线性映射，从而处理非线性关系。

逻辑回归的应用场景包括：

1. 信用评分：根据用户的个人信息和历史数据，预测其违约概率。
2. 垃圾邮件过滤：根据邮件的文本特征，判断是否为垃圾邮件。
3. 疾病预测：根据患者的临床指标，预测其是否患有某种疾病。

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