逻辑回归是重要的分类器，适用于因变量为分类型变量的情况，如男性女性，是否购买等。在本课节中，老师将从预测员工是否离职问题入手，帮助学员掌握模型原理、模型应用与模型评价等重要内容。 本节课包括如下知识点：
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二分类变量
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二项Logit模型
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模型预测及评价
一个做因素的探究，一个做类别的预测；
逻辑回归模型：
响应比例；
略掉上图中的两个（对logitP没影响）后：
预测时考虑的最多的是预测精度；当不会破坏精度的变量或因素，则不剔除；
因为模型不可能精度高的同时还简单（变量少）（实际上SSE大时p也大），即只需要AIC最小即可；
