Logistic 回归的优缺点

优点

• 相对于线性回归，Logistic 回归更适用于处理分类问题。
• Logistic 回归的计算量较小，速度较快。
• 可以得到每个特征对结果的影响度量。
• 可以通过调整决策阈值来控制精度和召回率。
• 对于数据不平衡问题可以采用加权的方式进行处理。

缺点

• 当特征空间很大时，Logistic 回归的性能不是很好。
• 容易欠拟合，特别是对于非线性特征的数据分类不好。
• 对于非线性决策边界的数据效果不好。
• 对于存在多重共线性的解释变量，Logistic回归结果不稳定，需要通过特征选择或者正则化等方法解决。

如上所述， Logistic 回归具有简单快速的计算、适合分类等优点，在特征空间比较小的情况下，表现良好。但是，对于存在多重共线性的解释变量、非线性特征的数据分类、非线性决策边界的数据等，Logistic 回归的表现则较差。因此，在使用 Logistic 回归模型时，需要对模型的优缺点进行充分分析和评估，结合具体业务场景进行有针对性的策略规划和优化。