ロジスティック回帰って、2次元だけ？
ロジスティック回帰は、一般的には2次元だけでなく、複数の次元のデータに適用することができます。ロジスティック回帰は、2つ以上のクラスを持つ分類問題に使用される統計的なモデルです。一般的には、特徴量が複数ある場合に使用されます。
例えば、2次元の場合、入力特徴が2つの場合は、ロジスティック回帰は平面上でクラスの境界線を引くことになりますが、それ以上の次元の場合は、超平面を用いてクラスを分割します。このように、ロジスティック回帰は多次元のデータにも適用可能です。
さらに、ロジスティック回帰はバイナリ分類（2つのクラスに分類する問題）だけでなく、多クラス分類にも適用できます。多クラスの場合、一対多法（one-vs-rest）や一対一法（one-vs-one）などの手法を使って複数のバイナリ分類器を組み合わせることが一般的です。
要するに、ロジスティック回帰は2次元だけでなく、多次元のデータにも適用可能であり、2クラス分類だけでなく、多クラス分類にも適用できます。