LR模型是一种经典的线性分类器，通过将特征向量与权重向量的线性组合输入到sigmoid函数中得到分类结果。在实际应用中，我们可以通过调整LR模型的参数来提升其性能，比如学习率、正则化项等。同时，特征工程也是提升LR模型效果的关键，可以通过特征选择、特征变换等方式来改善模型的表现。模型融合技术也可以帮助我们进一步放大LR模型的效果，比如集成学习、stacking等方法都可以用来提升模型的泛化能力。
总的来说，放大LR模型的效果需要综合考虑参数调整、特征工程和模型融合等多个方面。只有在不断尝试和实践中，我们才能找到最适合数据集的放大LR模型的方法，从而取得更好的分类结果。