LR（Logistic Regression）是一种常用的分类算法，在机器学习领域应用广泛。然而，随着技术的不断发展，不同版本的LR也在不断更新。究竟哪个版本的LR最好用呢？
我们来看看LR的经典版本。经典版本的LR是最早推出的版本，稳定性较高，有大量的案例和应用经验支持。然而，由于其模型较为简单，无法处理复杂的非线性关系，因此在某些场景下表现欠佳。
接着，我们再来看看最新版本的LR。最新版本的LR在模型结构和算法优化方面都有了较大的改进，能够更好地应对复杂的数据情况，提高了预测准确度和泛化能力。由于其更新频率较高，可能存在一些稳定性问题，需要在实际应用中谨慎选择。
哪个版本的LR最好用并没有确定的答案，选择LR版本应根据具体问题的特点和需求来决定。在实际应用中，可以根据数据情况和模型要求来选择合适的LR版本，以达到最佳的效果。