多因素logistic回归分析

模型预测准确率85%，但2019年项目A因数据清洗不当导致误判率上升。及时调整数据预处理流程。
模型复杂度较高，2020年项目B因过拟合导致预测效果不佳。简化模型，引入正则化。
变量重要性不一致，2021年项目C通过特征选择提高模型解释性。定期评估变量重要性。
模型训练耗时过长，2022年项目D采用并行计算缩短训练时间。优化算法，利用GPU加速。

这就是坑，多因素logistic回归易受变量间多重共线性影响。 别信简单模型能完美预测。 别这么干，先做变量相关性分析。