有序Logistic回归得出不符合逻辑的结果

有序Logistic回归是一种统计学习方法，用于处理有序分类问题。它是Logistic回归的扩展，适用于目标变量有多个有序类别的情况。该方法通过建立一个逻辑回归模型来预测目标变量的类别。

有序Logistic回归的优势在于可以处理有序分类问题，而不仅仅是二分类问题。它可以根据输入特征的权重和阈值，将样本分为不同的有序类别。此外，有序Logistic回归还可以提供类别之间的相对顺序信息。

应用场景：

1. 评估产品或服务的质量等级：例如，根据用户的评价和反馈，将产品或服务分为优、良、中、差等级。
2. 风险评估：例如，根据不同的风险因素，将风险分为高、中、低等级。
3. 情感分析：例如，根据用户对某个产品或事件的情感倾向，将情感分为正面、中性、负面等级。

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3. 数据库（CDB）：提供可靠的数据存储和管理服务，用于存储有序Logistic回归模型所需的数据。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb

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