逻辑回归 spss

逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法，它可以用于二分类和多分类问题。在SPSS中，逻辑回归可以通过建立模型来预测一个二分类或多分类的结果。逻辑回归的基本思想是通过对自变量进行线性组合，然后将线性组合的结果通过一个函数映射到0-1之间的概率值，从而实现分类。在SPSS中，可以使用逻辑回归模型来预测一个样本属于哪个类别，并且可以通过模型的输出结果来评估模型的准确性和可靠性。
在上述引用中，作者使用了SPSS中的Fisher线性判别分类方法来进行分类，并通过删除不必要的列来得到最终的分类结果。这种方法可以用于二分类问题，但对于多分类问题，需要使用其他的方法来解决。