为什么我的logistic回归模型的准确率超过100%？

在机器学习中，准确率是评估分类模型性能的一种常用指标。通常情况下，准确率的取值范围是0到1之间，表示分类正确的样本占总样本数的比例。然而，如果你的logistic回归模型的准确率超过100%，可能存在以下几种情况：

1. 数据标签错误：检查数据集中的标签是否正确。如果标签被错误地标记为1或0，而实际上应该是其他值，可能会导致准确率超过100%。
2. 数据集重复样本：检查数据集中是否存在重复的样本。如果同一个样本出现了多次，模型可能会在预测时多次计算该样本，从而导致准确率超过100%。
3. 数据集不平衡：如果数据集中的类别分布不平衡，即某个类别的样本数量远远多于其他类别，模型可能会倾向于预测数量较多的类别，从而导致准确率超过100%。在这种情况下，可以考虑使用其他评估指标，如精确率、召回率或F1分数。
4. 特征重复或相关性：如果数据集中存在高度相关的特征或重复的特征，模型可能会过度拟合，导致准确率超过100%。在特征工程阶段，应该对特征进行筛选和处理，确保它们具有独立性和相关性。

总结起来，logistic回归模型准确率超过100%可能是由于数据标签错误、数据集重复样本、数据集不平衡或特征重复或相关性等问题导致的。在实际应用中，应该仔细检查数据和模型，确保准确率的合理性。