在美国某州，桑德森作为埃明女士的数据分析师，他正在为埃明女士的州长竞选办公室工作。埃明女士要求桑德森采集全州选民人口统计信息，并预测选民会投票支持哪个政党，或者不会投票给任何一方。该模型还应说明哪些特征最有可能影响选民投票给埃明女士，但是埃明女士并不关心模型德过度拟合。桑德森正在使用一个选民数据集，每个记录有34个特征。他可能选择哪种分析模型来提供所要求的结果（ ）。
A. 聚类
B. 逻辑回归
C. 决策树
D. 线性回归
【答案及解析】B
选项A不正确，聚类是通过分析，找出数据点中相似的特征，不预先定义分类标准。选项B正确，逻辑回归有预测功能，并且通常不易过度拟合，逻辑回归也可用于规范性数据分析，确定未来行动。选项C不正确，决策树支持基于已知类别的预测，但可能容易过度拟合。选项D不正确，线性回归不是分类数据的分析方法，它需要输入连续的数据。
【视频解析】
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