Logistic回归用于预测二分类结果，其核心是通过概率模型估计事件发生的可能性。以下是关键指标的解释：
| 指标 | 说明 |
| 回归系数（β） | 表示自变量对因变量的影响方向和大小。正数表示增加风险，负数表示降低风险。 |
| OR值（比值比） | 为e^β，表示自变量每增加1单位，事件发生的几率变化倍数。OR>1表示风险增加，OR<1表示风险降低。 |
| P值 | 判断变量是否具有统计显著性。通常P<0.05认为有显著影响。 |
| 模型整体显著性（如LR检验） | 评估模型是否优于仅用截距的模型。 |
总结：解读Logistic回归需关注系数、OR值及P值，结合实际背景判断变量影响。
