二元logistic回归是一种用于分类问题的机器学习方法，它可以用来预测一个样本属于哪个类别。如果二元logistic回归结果显示冗余，降低df度，可能会导致变量丢失，那么可能需要采用以下方法来解决这个问题：

检查数据是否存在缺失值，如果存在，可以使用合适的方法来填补缺失值。

检查数据是否存在异常值，如果存在，可以使用合适的方法来处理异常值。

检查特征之间是否存在多重共线性，如果存在，可以考虑对特征进行降维或使用正则化来处理多重共线性。

检查模型的偏差和方差，如果模型的偏差过高，可以使用更复杂的模型来拟合数据；如果模型的方差过高，可以使用更简单的模型来拟合数据。

调整模型的超参数，如果模型的超参数设置不合理，可能会导致模型的性能不佳，因此可以通过调整超参数来提高模型的性能。