在邏輯回歸中，選擇合適的優(yōu)化算法對(duì)于模型收斂速度和穩(wěn)定性至關(guān)重要。我們來分析各個(gè)選項(xiàng)：

A: **"lbfgs"慢但穩(wěn)健**
- `lbfgs`（Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno）是一種擬牛頓法，因其使用有限內(nèi)存而特別適用于大規(guī)模問題。它一般被認(rèn)為是穩(wěn)健的，并且在許多情況下速度不錯(cuò)，尤其是在處理中小型數(shù)據(jù)集時(shí)。

B: **"newton-cg"不能處理多分類,但比lbfgs快**
- `newton-cg` 是一種基于牛頓法的優(yōu)化算法，適合于大規(guī)模線性問題。實(shí)際上，它能夠處理多分類任務(wù)，特別是對(duì)于具有多類標(biāo)簽的softmax回歸。速度方面，`newton-cg`在某些情況下可能比`lbfgs`更快，但這取決于具體的數(shù)據(jù)集和問題特征。

C: **"sag"處理大型的列和行，二分類**
- `sag`（Stochastic Average Gradient）是一種適合于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的優(yōu)化算法，尤其是在行和列都非常多的情況下。它對(duì)二分類問題表現(xiàn)良好，但也可以用于多分類問題，通過一些改進(jìn)版本，如`SAGA`。

根據(jù)以上分析，選擇最合適的選項(xiàng)：

- A是部分正確的。
- B不完全正確，因?yàn)閌newton-cg`能處理多分類。
- C部分正確，但`SAG`也可用于多分類。

因此，以上說法都不完全正確，沒有一個(gè)選項(xiàng)是完全正確的。如果非要選擇最接近正確的可能是C，但考慮多分類時(shí)應(yīng)該用SAGA。