邏輯回歸和線性回歸的區(qū)別 定義是什么

邏輯回歸：是一種廣義的線性回歸分析模型。線性回歸：利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。邏輯回歸：常用于數(shù)據(jù)挖掘，疾病自動診斷，經(jīng)濟預(yù)測等領(lǐng)域。線性回歸：常運用于數(shù)學、金融、趨勢線、經(jīng)濟學等領(lǐng)域。

邏輯回歸和線性回歸的區(qū)別

性質(zhì)不同

邏輯回歸是一種廣義的線性回歸分析模型；線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。

邏輯回歸常用于數(shù)據(jù)挖掘，疾病自動診斷，經(jīng)濟預(yù)測等領(lǐng)域；線性回歸常運用于數(shù)學、金融、趨勢線、經(jīng)濟學等領(lǐng)域。

任務(wù)定位：線性回歸用于回歸任務(wù)；邏輯回歸用于分類任務(wù)。

輸出值

線性回歸輸出連續(xù)值；邏輯回歸輸出概率值；本質(zhì)是因為邏輯回歸使用了sigmod函數(shù)進行了映射 ，將值域映射到(0,1)，在二類任務(wù)中，若大于0.5，則為某個類，小于0.5，為另一類。

損失函數(shù)線性回歸采用MSE損失函數(shù)，邏輯回歸采用交叉熵損失函數(shù)。

邏輯回歸和線性回歸是什么意思

邏輯回歸也稱作logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，屬于機器學習中的監(jiān)督學習。其推導過程與計算方式類似于回歸的過程，但實際上主要是用來解決二分類問題（也可以解決多分類問題）。通過給定的n組數(shù)據(jù)（訓練集）來訓練模型，并在訓練結(jié)束后對給定的一組或多組數(shù)據(jù)（測試集）進行分類。其中每一組數(shù)據(jù)都是由p 個指標構(gòu)成。

線性回歸是一種利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。

線性回歸的表達形式為y= w'x+e，其中e為誤差服從均值為0的正態(tài)分布。線性回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關(guān)系，則稱為多元線性回歸分析。