以下关于逻辑回归的描述中，哪一项是正确的？A. 逻辑回归只能处理线性关系。B. 逻辑回归适用于分类问题。C. 逻辑回归不能处理多分类问题。D. 逻辑回归的输出是连续值。

本题考查逻辑回归的基本概念和性质，解题思路是对每个选项所涉及的逻辑回归的特性进行逐一分析判断。

• 选项A：
  逻辑回归虽然其基本形式是基于线性模型，但可以通过引入多项式特征、交互项等方式来处理非线性关系。例如，对于一个特征 $x$，可以引入 $x^2$、$x^3$ 等多项式特征，使得逻辑回归模型能够拟合更复杂的非线性数据分布。所以逻辑回归并非只能处理线性关系，A选项错误。
• 选项B：
  逻辑回归的核心目的就是进行分类。它通过逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性回归的输出映射到 $(0, 1)$ 区间，从而可以用于二分类问题，输出样本属于某一类别的概率。对于多分类问题，也可以通过一些扩展方法（如One - vs - Rest、Softmax回归等）来实现。所以逻辑回归适用于分类问题，B选项选项正确。
• 选项C：
  逻辑回归可以处理多分类问题。常见的方法有One - vs - Rest（一对多）和Softmax回归。在One - vs - Rest方法中，对于 $n$ 个类别的多分类问题，会训练 $n$ 个二分类的逻辑回归模型，每个模型将一个类别与其余所有类别进行区分。Softmax回归则是直接对多个类别进行建模，输出每个样本属于各个类别的概率，且这些概率之和为1。所以逻辑回归能够处理多分类问题，C选项错误。
• 选项D：
  逻辑回归的输出是样本属于某一类别的概率，其取值范围是 $(0, 1)$，是离散的概率值，而不是连续值。例如，在二分类问题中，输出的是样本属于正类的概率，这个概率值是离散的，只能取 $(0, 1)$ 区间内的特定值。所以D选项错误。