1. 二元分类问题
医学诊断：预测某人是否患有某种疾病（如癌症、心脏病等）。 信用风险评估：预测借款人是否会违约。 客户流失分析：预测客户是否会在特定时期内停止使用某项服务。
2. 多元分类问题
交通方式选择：预测一个人选择步行、骑车、乘坐公共交通或开车。 教育水平：预测一个人的最高学历（高中、本科、硕士、博士等）。
3. 预测概率
市场营销：预测一个潜在客户购买某产品的概率。 选举预测：预测某候选人获得选票的概率。
4. 处理非线性关系
5. 处理混合数据类型
社会调查研究：分析社会经济因素（如收入、年龄、性别）对某种行为（如投票、购物）的影响。
6. 数据中存在多余的零值
家庭出行分析：在车辆行驶里程（VMT）数据中，许多家庭可能没有任何车辆行驶记录，此时可以将VMT数据转换为二元变量（是否产生VMT）。
7. 分析与解释变量的影响
健康研究：分析各种生活方式因素（如运动、饮食）对健康结果（如患病概率）的影响。
2. Logistic Regression的应用领域
3. 城市规划中的逻辑回归：案例研究
因变量：
anyvmt（二元：1表示家庭产生任何VMT，0表示没有产生）。自变量：
hhsize（家庭规模）hhworker（家庭中的工人数）lnhhincome（家庭收入的自然对数）entropy（土地使用多样性）pct4way（四路交叉口的百分比）stopden（公交车站密度）
