Logistic 回归节点的模型页签界面，功能布局比较清晰，参数设置也算直观，适合刚上手做分类建模的你试试看。里面能调的参数挺多，像变量选择、输出项啥的，动动滑块就能看到模型预测结果怎么变，挺方便。
Logistic 回归在做二分类问题时还蛮常见的，像客户流失预测、信用风险评估这些场景，用起来还挺顺手。模型页签这块能直接控制输出方式，比如勾选生成估计值就能让结果更直观，少跑一遍导出流程，省时间。
想调模型的表现？可以在对话框里设置变量进入方法，支持逐步、强制这类。一般刚开始调优，建议先用逐步，结果比较平稳，不容易过拟合。
如果你还不太懂怎么选变量，先从先验概率的概念入手也行，这篇文章写得比较直白：分类回归树节点先验概率选项。
再推荐几个不错的相关资源：
- Logistic 回归，基础打牢了，调模型会轻松多
- 多重散点图节点，适合做前期变量探索
- SPSS 与 Clementine 数据挖掘初探，比较系统地讲了流程
- 抽样节点详解，做建模前的准备重要
哦对了，模型页签跟对话框的专家页签配合用，效果更好。怎么用？这篇讲得还不错：图回归节点对话框专家页签。
如果你是刚上手 Clementine，不妨先玩玩 Logistic 节点，输出直观、响应快，逻辑也不绕。慢慢来，调几次你就懂了。