以下关于逻辑回归的说法错误的是() A. 逻辑回归对模型中自变量的多重共线性较为敏感B. 逻辑回归的自变量必须是分类变量,因此要对连续性变量进行离散化处理C. 应用逻辑回归时,异常值会对模型造成很大的干扰D. 逻辑回归属于分类算法

考查要点：本题主要考查对逻辑回归基本概念的理解，特别是对自变量类型、模型特点及应用限制的辨析。

解题核心思路：

1. 明确逻辑回归的定义与适用场景：逻辑回归属于分类算法，其核心是通过sigmoid函数将线性组合映射到概率空间。
2. 分析选项的关键点：
   • 选项B是否定逻辑回归对连续变量的处理能力，需结合逻辑回归的数学形式判断。
   • 其他选项需结合逻辑回归的常见问题（如多重共线性、异常值敏感性）进行验证。

破题关键：

• 逻辑回归的自变量类型：逻辑回归允许自变量为连续或分类变量，但分类变量需通过虚拟变量处理。
• 离散化处理的必要性：连续变量无需强制离散化，直接使用更优。

选项分析

选项A

逻辑回归对多重共线性敏感
逻辑回归基于最大似然估计，多重共线性会导致系数估计不稳定、解释难度增加。因此该说法正确。

选项B

自变量必须是分类变量，需离散化处理
错误。逻辑回归的自变量可以是连续或分类变量。连续变量可直接使用（如年龄、收入），分类变量需通过虚拟变量编码（如性别、职业）。强制离散化会损失信息，影响模型性能。

选项C

异常值会干扰模型
逻辑回归的目标函数（对数似然）对异常值敏感，异常样本可能显著改变系数估计。因此该说法正确。

选项D

逻辑回归属于分类算法
逻辑回归通过sigmoid函数输出概率，常用于二分类问题（如违约/不违约）。因此该说法正确。