Porównaj i skontrastuj różnice między regresją liniową a logistyczną.
Regresja liniowa i regresja logistyczna to dwa powszechnie stosowane modele statystyczne. Regresja liniowa jest wykorzystywana do przewidywania wartości ciągłych, takich jak przewidywanie ceny domu lub sprzedaży produktu, podczas gdy regresja logistyczna jest wykorzystywana do przewidywania wartosici kategorycznych, takich jak przewidywanie, czy osoba należy do określonej grupy lob przewidywanie płci osoby. Regresja liniowa stosoje liniowe podejście do modelowania danych, podczas gdy regresja logistyczna stosuje podejście nieliniowe, wykorzystując funkcję logistyczną (sigmoidalną) do przekształcenia zmiennej celu używanej w modelu.