在SPSSAU(在线SPSS)中，判断Logistic回归模型的预测效果可以从以下几个方面进行：

1. 模型总体显著性检验

首先，通过模型的总体显著性检验来判断模型是否有效。通常使用似然比卡方检验（Likelihood Ratio Chi-Square Test）来评估模型的整体拟合效果。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则认为模型总体上有统计学意义，模型中引入的自变量至少有一个对因变量有影响。

2. 预测准确率

预测准确率是评估模型预测效果的重要指标。通过混淆矩阵（Confusion Matrix）可以计算模型的预测准确率、预测错误率等指标。具体来说：

- 总体预测准确率：模型对所有样本的预测准确率。

- 各类别的预测准确率：模型对每个类别的预测准确率，特别是对于二元Logistic回归，关注对正类（如违约）的预测准确率。

例如，在二元Logistic回归中，如果模型对违约的预测准确率较低，可能需要进一步优化模型。

3. 拟合优度检验

Hosmer-Lemeshow拟合度检验用于评估模型的拟合优度。如果p值大于显著性水平（通常为0.05），说明模型拟合良好。

4. 模型比较指标

AIC值（Akaike Information Criterion）

和

BIC值（Bayesian Information Criterion）

：用于多个模型间的比较，取值越低模型拟合越好。

-2倍对数似然值（-2LL）

：也用于多个模型间的比较，取值越低模型拟合越好。

5. 决定系数 R方

决定系数 R方（如McFadden R方、Cox & Snell R方、Nagelkerke R方）用于评估模型的解释力。R方值越高，说明模型对因变量的解释能力越强。

6. 过拟合现象

在机器学习模型中，过拟合是一个常见问题。为了避免过拟合，需要重点关注测试数据的拟合效果。可以通过变换参数调优或使用多种机器学习模型（如决策树、随机森林、支持向量机等）进行综合对比，选择最优模型。

7. 实际应用价值

最后，还需要结合实际情况评估模型的实用价值。例如，在银行贷款业务风险预警中，如果模型对违约的预测准确率较低，可能需要进一步优化模型以提高其实用价值。

通过以上多个方面的综合评估，可以全面判断Logistic回归模型的预测效果，并根据评估结果进行模型优化和调整。