LR（Logistic Regression）分析法是一种经典的机器学习方法，主要用于分类预测任务。

它是基于一种称为“逻辑斯蒂回归”的数学模型构建的，适用于二元分类或多元分类问题。

在实际应用中，LR分析法被广泛用于金融风险评估、医疗诊断、营销预测等领域。

以下是一个使用LR分析法进行二元分类预测的示例：

1. 数据收集：收集训练数据集和测试数据集。数据应该包含目标变量和一些特征变量。

2. 数据预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值处理等预处理操作，同时进行特征选择和特征工程，将数据集中的特征转换为可供LR分析法使用的形式。

3. 数据分割：将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的预测准确性。

4. 模型训练：使用训练集数据训练LR模型，并根据需要进行参数调整、正则化等操作。

5. 模型评估：在测试集上进行预测，并计算预测准确率、精确度、召回率、F1分数等指标，以评估模型的预测效果。

6. 模型应用：将模型应用于新数据，进行分类预测。

使用LR分析法进行分类预测的完整版