逻辑回归和线性回归的区别
2024-09-06 15:30:11
导读：
逻辑回归和线性回归的区别 逻辑回归和线性回归的重要区别如下： 1. 模型类型：逻辑回归是一种狭义的线性回归剖析模型，而线性回归是应用数理统计中回归剖析，来……
逻辑回归和线性回归的区别
逻辑回归和线性回归的重要区别如下：
1. 模型类型：逻辑回归是一种狭义的线性回归剖析模型，而线性回归是应用数理统计中回归剖析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量相关的一种统计剖析方法。
2. 预测范围：线性回归在整个实数域内敏感度分歧，而逻辑回归须要将预测值限定为之间。因此，逻辑回归在z=0时，十分敏感，在z>>0或z<<0处，都不敏感。
3. 指标函数：线性回归的最小二乘指标函数与逻辑回归的对数损失函数不同。逻辑回归的对数损失函数可以提供最提升所需导数。
4. 运行畛域：逻辑回归罕用于数据开掘，疾病智能诊断，经济预测等畛域；线性回归常运用于数学、金融、趋向线、经济学等畛域。
5. 分类疑问：逻辑回归是一种减小预测范围，将预测值限定为间的一种回归模型，关于二元0/1分类疑问的鲁棒性比线性回归的要好。
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