为什么需要逻辑回归
拟合效果太好
特征与标签之间的线性关系极强的数据，比如金融领域中的 信用卡欺诈，评分卡制作，电商中的营销预测等等相关的数据，都是逻辑回归的强项。虽然现在有了梯度提升树GDBT，比逻辑回归效果更好，也被许多数据咨询公司启用，但逻辑回归在金融领域，尤其是银行业中的统治地位依然不可动摇（相对的，逻辑回归在非线性数据的效果很多时候比瞎猜还不如，所以如果你已经知道数据之间的联系是非线性的，千万不要迷信逻辑回归）；
逻辑回归计算快
对于线性数据，逻辑回归的拟合和计算都非常快，计算效率优于SVM和随机森林，亲测表 示在大型数据上尤其能够看得出区别
逻辑回归返回的分类结果不是固定的0，1，而是以小数形式呈现的类概率数字
我们因此可以把逻辑回归返回的结果当成连续型数据来利用。比如在评分卡制作时，我们不仅需要判断客户是否会违约，还需要给出确定的"信用分"，而这个信用分的计算就需要使用类概率计算出的对数几率，而决策树和随机森林这样的分类器，可以产出分类结果，却无法帮助我们计算分数（当然，在sklearn中，决策树也可以产生概率，使用接口 predict_proba调用就好，但一般来说，正常的决策树没有这个功能）。
sklearn****中的逻辑回归
