考察逻辑回归模型的基本特点

正确答案是：D: 模型的最优阈值需要根据数据结果计算。

**专业分析：**

逻辑回归模型是一种用于分类问题的统计模型，通常用于二分类问题。以下是对各选项的分析：

A: 被解释变量为连续型数据
- 逻辑回归模型的被解释变量（也称为因变量或目标变量）是分类变量，通常是二分类（如0和1）。因此，被解释变量是离散型数据，而不是连续型数据。

B: 解释变量一定均为离散型数据
- 解释变量（自变量或特征变量）可以是连续型数据，也可以是离散型数据。逻辑回归模型并不要求解释变量必须是离散型数据。

C: 模型的最优阈值为0.5
- 阈值0.5是逻辑回归模型中常用的默认阈值，用于将预测的概率值转换为二分类结果。然而，最优阈值并不一定是0.5，应该根据具体问题的需求和数据的特性，通过验证集或交叉验证等方法来确定最优阈值，以提高模型的性能。

D: 模型的最优阈值需要根据数据结果计算
- 这是正确的。最优阈值通常需要根据模型在验证集上的表现来确定。可以通过绘制ROC曲线并计算AUC（曲线下面积）来选择阈值，或者根据具体业务需求（如精度、召回率、F1分数等）来确定最优阈值。

综上所述，正确答案是D。