参考神经元的结构

在逻辑回归（Logistic Regression）中，我们通常不需要隐藏层，因为逻辑回归本质上是一个线性模型加上一个非线性激活函数（如sigmoid）。因此，类神经网络仿真逻辑回归时，隐藏层节点个数应设定为0。

选项B是正确答案。

### 专业分析：

1. **输入层节点个数设定为3**：
- 这个选项指的是输入特征的数量。如果你的数据集有3个特征，那么输入层的节点个数应该设定为3。

2. **隐藏层节点个数设定为0**：
- 逻辑回归模型没有隐藏层，它只是一个线性模型加上一个sigmoid激活函数。因此，隐藏层节点个数应设定为0。

3. **输出层节点个数设定为3**：
- 在二分类逻辑回归中，输出层通常只有一个节点，用来表示预测的概率。如果是多分类问题，可以使用多个输出节点，但这不符合标准的逻辑回归定义。

4. **隐藏层节点个数设定为1**：
- 这个选项不符合逻辑回归的定义，因为逻辑回归不包含隐藏层。

综上所述，类神经网络仿真逻辑回归时，隐藏层节点个数应设定为0。因此，选项B是正确的。