第一步：找到适合二分类Logistic的数据集
首先，我们进入机器学习数据集仓库寻找合适的数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html?format=&task=cla&att=&area=&numAtt=&numIns=&type=&sort=nameUp&view=table
我们以威斯康星州乳腺癌的诊断数据作为参考数据：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/
上面两项分别对应数据集和这些数据的介绍：
将数据Ctrl+A、Ctrl+C、Ctrl+V保存到txt里（csv也行，随便啦）
第二项关于数据的描述里，我们只关注下面的信息就好了：他告诉我们数据集每一列的含义。
第二步：将数据导入spss
这一步比较简单，直接把桌面的txt导入spss即可，如图
第三步：运行并分析结果
毫无疑问，列中的Class是判断癌症与否的因变量，只有两种可能，要么是要么否，所以他是因变量，其他都是自变量，直接点确定即可。
运行结果如下有很多表格，可以根据自己的需要得到想要的信息：
完