可以。Logistics回归是一种二分类模型，可以用于研究自变量和被解释变量之间的关系。自变量可以是连续型变量，比如说温度、体重等。在应用中需要对自变量进行数据转换、离散化、标准化等处理，以便将连续变量转化为二元变量或具有类别特征的变量。

通过对自变量的处理可以更好地适应模型，提高模型的准确性。

在实际应用中，需要选择合适的自变量，并对自变量进行特征工程，以提高模型的预测能力。