面試中關於LR邏輯迴歸問題的整理
邏輯迴歸為什麼更適合處理id類特徵？
答：
（1）對於tree based模型，處理id類特徵，從樹根到樹葉的路徑，其實就是是否是某使用者和是否是某商品的聯合判斷，它已經變成了一個歷史記憶，這就是為什麼tree based模型在稀疏大規模ID類特徵表現不行的原因
（2）對於邏輯迴歸模型，一方面，它可以處理大規模的資料，可以並行處理；另一方面，我們可以通過L1正則化，進行特徵選擇關於模型在各個維度進行不均勻伸縮後，最優解與原來等價嗎？
答：等不等價要看最終的誤差優化函式。如果經過變化後最終的優化函式等價則等價。明白了這一點，那麼很容易得到，如果對原來的特徵乘除某一常數，則等價。做加減和取對數都不等價關於邏輯迴歸，連續特徵離散化的好處
（1）可以實現非線性。舉例，一個變數如果服從對數正態分佈，那麼對於不同區間，重要度不同。因此我們通過離散化，可以實現對不同區間學習不同的權重。
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