在逻辑回归中，R返回比预期更多的系数

是指在进行逻辑回归分析时，使用R语言进行计算得到的回归系数比预期结果多出一些。逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测二分类或多分类问题。在逻辑回归模型中，回归系数表示自变量对因变量的影响程度。

R语言是一种流行的统计分析和数据可视化工具，常用于数据分析和机器学习领域。在逻辑回归中，使用R进行模型拟合和参数估计，可以得到各个自变量的回归系数。

当R返回比预期更多的系数时，可能有以下几种情况：

1. 数据处理错误：在进行数据预处理时，可能存在数据缺失、异常值或者数据类型转换等问题，导致R计算得到的回归系数与预期结果不一致。此时，需要检查数据处理过程，确保数据的准确性和完整性。
2. 模型选择问题：在进行逻辑回归模型选择时，可能选择了不合适的自变量或者使用了错误的模型假设，导致R计算得到的回归系数与预期结果不一致。此时，需要重新评估模型选择的合理性，考虑是否需要调整模型或者重新选择自变量。
3. 算法实现问题：在使用R进行逻辑回归计算时，可能存在算法实现的问题，导致R返回比预期更多的系数。此时，可以尝试使用其他统计软件或者编程语言进行计算，比较结果是否一致。

总之，在逻辑回归中，R返回比预期更多的系数可能是由于数据处理错误、模型选择问题或者算法实现问题导致的。在解决这个问题时，需要仔细检查数据处理过程、重新评估模型选择的合理性，并且可以尝试使用其他工具进行计算以进行对比。