 Comparez et contrastez les différences entre la régression linéaire et la régression logistique.
La régression linéaire et la régression logistique sont deux modèles statistiques couramment utilisés. La régression linéaire est utilisée pour prédire des valeurs continues, comme prédire le prix d'une maison ou les ventes d'un produit, tandis que la régression logistique est utilisée pour prédire des valeurs catégorielles, comme prédire si une personne appartient à un certain groupe ou prédire le sexe d'une personne. . La régression linéaire adopte une approche linéaire de la modélisation des données, tandis que la régression logistique adopte une approche non linéaire en utilisant une fonction logistique (sigmoïde) pour transformer la variable cible utilisée dans le modèle.