逻辑回归和线性回归的区别是什么
发表时间：2024-07-28 06:05:56
来源：网友投稿
线性回归和logistic回归在模型本身和应用领域上有很大的不同。
线性回归主要是用于预测一个连续的输出变量，在这种情况下，我们试图寻找输入变量和输出变量之间的线性关系。通常情况下线性回归的目标变量是连续的，常用于房价预测、销售收入预测、生产量预测等。
logistic回归主要是用于分类问题，预测一个离散的输出变量。在这种情况下，我们试图寻找输入变量与输出变量之间的非线性关系。通常情况下logistic回归的目标变量是二元分类变量，如预测患病或非患病，用户购买或不购买等。
另外在模型的类型和应用方面，线性回归使用的是OLS（普通最小二乘法）进行模型拟合的，而logistic回归使用的是对数几率函数，即sigmoid函数进行模型拟合。
总之线性回归和logistic回归这两种回归算法，在模型的本身和应用领域上都有很大的不同，使用时需要深入理解各自的优缺点并结合实际场景有目的地选择。
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