logistic回归是一种用于预测二元结果的统计模型，其因变量通常是离散型的。在logistic回归中，因变量通常被编码为0和1，分别代表两个不同的类别，例如“是”或“否”，“患病”或“未患病”，“成功”或“失败”等。
然而，logistic回归也可以用来预测连续型因变量的概率分布，这种情况通常被称为广义logistic回归（Generalized Logistic Regression）或多项logistic回归（Multinomial Logistic Regression）。在这种情况下，因变量可以是多个类别中的一个，但logistic回归模型依然关注的是每个类别相对于其他类别的概率。
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标准的logistic回归适用于离散型因变量，而广义logistic回归适用于连续型因变量的概率预测。
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