选择对应的数据属性类型：销售商品的品名、衣服尺码（S，M，L，XL等等）、人的体重分别是（）数据。

A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）来检查共线性程度，并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失，可以不删除相关变量，而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题，例如Ridge或Lasso回归

A.逻辑回归是用来解决分类问题的，可以用于预测事件发生的概率。
B.为了测量真实样本与模型的拟合程度，可以使用逻辑回归来计算拟合优度指数。
C.在拟合逻辑回归模型之后，还可以根据系数值，来判断各个独立特征与目标输出的关系（正相关或负相关）。