如何在快速挖掘器中获得Logistic回归的汇总统计？

在快速挖掘器中获得Logistic回归的汇总统计，可以按照以下步骤进行：

1. 数据准备：首先，需要准备好用于Logistic回归的数据集。数据集应包含自变量和因变量，其中自变量是用于预测因变量的特征，因变量是需要预测的目标变量。
2. 数据清洗：对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。确保数据的质量和完整性。
3. 特征选择：根据问题的需求和数据的特点，选择合适的特征进行建模。可以使用特征选择算法，如卡方检验、信息增益等，来评估特征的重要性。
4. 模型建立：使用Logistic回归算法建立模型。Logistic回归是一种用于预测二分类问题的统计模型，通过将线性回归模型的输出映射到一个概率值，来进行分类预测。
5. 模型训练：将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对Logistic回归模型进行训练。训练过程中，模型会根据训练集的样本调整模型参数，以最大化似然函数或最小化损失函数。
6. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。这些指标可以帮助评估模型的性能和预测能力。
7. 汇总统计：在快速挖掘器中，可以利用Logistic回归模型的输出结果，进行汇总统计。例如，可以计算预测结果的平均值、方差、最大值、最小值等统计指标，以获取对预测结果的整体认识。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实施步骤和工具选择应根据实际情况和需求进行调整。