下列关于logistic模型的说法中,错误的有
原题目：
下列关于logistic回归的说法中，错误的是？
A.用于分类而非回归任务
B.支持不同类型的正则化
C.参数越大，正则化程度越高
D.对应于sklearn中linear_model.LogisticRegression的实现
答案解析
正则化的回归分析可以避免C
logistic回归又称logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率，等等。例如，想探讨胃癌发生的危险因素，
可以选择两组人，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是--是否胃癌，即“是”或“否”，为两分类变量，自变量就可以包括很多了，例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是离散的。通过logistic回归分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。

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