LR是解决工业规模问题最流行的算法。在工业应用上，如果需要分类的数据拥有很多有意义的特征，每个特征都对最后的分类结果有或多或少的影响，那么最简单最有效的办法就是将这些特征线性加权，一起参与到决策过程中。比如预测广告的点击率，从原始数据集中筛选出符合某种要求的有用的子数据集等等。
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适合需要得到一个分类概率的场景。相比于linear regression而言，线性回归做分类因为考虑了所有样本点到分类决策面的距离，所以在两类数据分布不均匀的时候将导致误差非常大；LR和SVM克服了这个缺点，其中LR将所有数据采用sigmod函数进行了非线性映射，使得远离分类决策面的数据作用减弱；SVM直接去掉了远离分类决策面的数据，只考虑支持向量的影响。
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计算代价不高，容易理解实现。LR在时间和内存需求上相当高效。它可以应用于分布式数据，并且还有在线算法实现，用较少的资源处理大型数据。
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LR对于数据中小噪声的鲁棒性很好，并且不会受到轻微的多重共线性的特别影响。（严重的多重共线性则可以使用逻辑回归结合L2正则化来解决，但是若要得到一个简约模型，L2正则化并不是最好的选择，因为它建立的模型涵盖了全部的特征。）
- 容易欠拟合，分类精度不高
- 数据特征有缺失或者特征空间很大时表现效果并不好。