面谈机器学习时，如何简单解释逻辑回归的运用场景？

逻辑回归可用于以下几个方面:
(1)用于概率预测。用于可能性预测时，得到的结果有可比性。比如根据模型进而预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。
(2)用于分类。实际上跟预测有些类似，也是根据模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。进行分类时，仅需要设定一个阈值即可，可能性高于阈值是一类，低于阈值是另一类。
(3)寻找危险因素。寻找某一疾病的危险因素等,
(4)仅能用于线性问题。只有当目标和特征是线性关系时，才能用逻辑回归。在应用逻辑回归时注意两点:一是当知道模型是非线性时，不适用逻辑回归;二是当使用逻辑回归时，应注意选择和目标为线性关系的特征。
(5)各特征之间不需要满足条件独立假设，但各个特征的贡献独立计算。