線性迴歸與邏輯迴歸的區別

在這篇文章中，我們將瞭解線性迴歸和邏輯迴歸的區別。

線性迴歸

• 它有助於預測連續的因變數。

• 這是使用給定的自變數集完成的。

• 它外推出一條線來找到因變數的值。

• 最小二乘法用於估計精度。

• 找到最佳擬合線，有助於預測輸出。

• 它通常是一個連續值。

• 因變數和自變數之間的關係必須是線性的。

• 自變數之間可能存在共線性。

• 它被認為是一個機器學習問題，即一個應用統計問題。

邏輯迴歸

• 它有助於預測分類變數。

• 它是離散值。

• 它有助於解決分類問題。

• 它使用S形函式對資料樣本進行分類。

• 它使用最大似然估計來預測值。

• 其輸出包括 0、1、是、否、真、假等值。

• 它不需要因變數和自變數具有線性關係。

• 自變數之間不應該有任何共線性。

• 它被認為是一個機器學習問題，即一個應用統計問題。

AmitDiwan

更新於：2021年3月25日

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