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LR模型的全选是一种常见的机器学习算法，用于分类问题。全选LR模型意味着在训练模型时使用所有可用的特征进行预测。这样可以提高模型的准确性和泛化能力，但也会增加计算和存储的成本。在实际应用中，选择合适的特征对模型的性能至关重要。LR模型的全选可以帮助我们更好地理解数据的特征和模式，从而提高预测的准确性和可解释性。
