虽然我不确定您说“针对混杂因素进行调整”是什么意思，但我想您的问题是关于模型选择（或变量/特征选择）。

以下是关于这个问题的一些想法：

1. 明确定义您想要实现的目标：如果您想要实现良好的预测（因此您无法进行因果建模），请选择合适的指标来衡量模型拟合度。对于分类问题，您可以查看混淆矩阵或AUC（但还有更多选项）。
2. 选择一个您认为是解决问题的良好起点的基线模型。查看此模型的相关指标。
3. 尝试提出改进：例如，您可以处理您的功能，看看您的“新”模型与基线模型相比是否表现更好（基于所选指标）。您还可以通过简单地乘以变量来添加交互项（变量之间）。所以当你有一个模型$y=\beta_0+\beta_1 x_1+\beta_2 x_2 + u$, 你也可以去 $y=\beta_0+\beta_1 x_1+\beta_2 x_2 + \beta_3 x_1 x_2 + u$ （笔记： $\beta$ 是回归系数， $u$是误差项）。

确保在数据的一部分上训练模型，并在数据的另一部分（训练/测试拆分）上测试模型。

关于特征选择的一些注意事项： 通常只选择特征并不是一个好主意通过看重要性。为什么？显着性告诉您某个变量/特征的系数的估计置信区间是否“过零”（区间有正值和负值）。这几乎没有说明变量对整体模型性能的贡献。变量也可以是“共同重要的”，因此即使是不重要的（单个）特征也可能很重要（与其他特征相互作用）。或者，某些特征的线性变换可能使其重要，例如在添加多项式（例如平方项）或进行逻辑变换的情况下。所以本质上：不要仅仅基于重要性就淘汰特征。通过这样做，您就有机会引入“遗漏变量偏差”。

如果您有很多可能相关的特征并且您厌倦了“手动”进行模型选择，您也可以查看Lasso（或Ridge）回归。在这种方法下，当特征对于良好的预测不是那么有用时，它们会被“缩小”（自动）。这是Trevor Hastie 和 Junyang Qian 对 Lasso/Ridge/Elastic Net 的一个很好的介绍。代码在 R 中，但教程非常好。

你一定会从《统计学习导论》这本书中受益。第 4 章以非常有启发性的方式介绍了 Logit。此外，书中还提供了实验室的Python 代码，可以为您提供一个很好的起点。阅读你的问题、书和书中的实验室代码，对你来说是一个自然的起点。

混杂因素（潜伏变量）是一个同时影响因变量和自变量的变量。虽然您是对的，逻辑回归中“缺少”特征交互，但我不确定“调整混杂因素有什么帮助”

如果有任何重要的交互，那么绝对可以帮助将这些交互包含在 log.regression 公式中。你怎么知道

• 领域知识，你怀疑它
• 例如，使用随机森林并从那里推断出相互作用。

你如何包括他们？例如，建立第二个模型 log.regression 模型和平均预测。

一般不要玩它，只需使用自动执行它的模型即可。