下面給出在現(xiàn)實(shí)工業(yè)界和學(xué)術(shù)界常用邏輯回歸實(shí)現(xiàn)的真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景：

1、貸款違約情況（會(huì)違約/不會(huì)違約）--LR在金融風(fēng)控領(lǐng)域，經(jīng)常用這種模型來(lái)判斷一個(gè)人的信用狀況；
比如這個(gè)用戶年紀(jì)比較小，或者之前有一些逾期的記錄，或者這個(gè)用戶的薪資沒(méi)有達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)候，預(yù)測(cè)他違約的概率較大，我們可以選擇拒貸；
在很多銀行，或者非銀行機(jī)構(gòu)，都會(huì)用LR來(lái)做預(yù)測(cè)的問(wèn)題；

2、廣告點(diǎn)擊問(wèn)題--CTR點(diǎn)擊率預(yù)估很多互聯(lián)網(wǎng)公司賺錢(qián)，都是靠廣告的。比如百度、谷歌大部分的收入，都來(lái)源于廣告，這些廣告是要分析用戶行為的，做精準(zhǔn)的投放，這樣廣告的瀏覽率和點(diǎn)擊率會(huì)增加，從而給の往期2這些公司帶來(lái)更多的利潤(rùn)。

3、商品推薦（會(huì)購(gòu)買/不會(huì)購(gòu)買）在商品推薦過(guò)程中，我們很多用矩陣分解，或者協(xié)同過(guò)濾的算法，但是我們也可以用邏輯回歸來(lái)做。

4、情感分析（正面/負(fù)面）情感分析是很經(jīng)典的一個(gè)文本分析的算法，它可以判斷一篇文章的情感是正面的還是負(fù)面的。
我們可以從很多文本里面特征提取，提取完之后，放到邏輯回歸模型里面，來(lái)預(yù)測(cè)這篇文章?lián)碛姓媲楦械母怕适嵌啻?br> 特別是在證券領(lǐng)域，我們可以通過(guò)這種方法，來(lái)判斷未來(lái)股票的走勢(shì)。

5、疾病診斷（陰性/陽(yáng)性）比如給定一些圖片，或者給一些傳感器數(shù)據(jù)，能不能判斷這個(gè)人有沒(méi)有患病。

6、還有很多問(wèn)題是基于邏輯回歸的... ...即便最終上線的系統(tǒng)不是基于邏輯回顧，但是邏輯回歸仍然是非常經(jīng)典的，而且是非常優(yōu)秀的baseline，是可以再一天或者兩天內(nèi)實(shí)現(xiàn)的一種系統(tǒng)。而且未必比使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，或者更復(fù)雜的模型效果差。

所以在機(jī)器學(xué)習(xí)的面試，或者算法工程師的面試過(guò)程中，會(huì)經(jīng)常問(wèn)一些邏輯回歸相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)。