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全选LR可以在数据分析领域中发挥重要作用。通过将所有可用的数据样本纳入模型训练和预测的过程中，可以最大程度地提高模型的准确性和稳定性，从而更好地发现数据中的潜在规律和关联。在实际操作中，需要注意数据的质量和特征的选择，以确保模型的有效性和可靠性。通过全选LR，可以为决策提供更准确的参考，推动数据驱动决策的实施和优化。
