 Quelle est la différence entre la régression linéaire et la régression logistique ?
La régression linéaire est un type d'analyse de régression qui est utilisé pour prédire la valeur d'une variable dépendante en ajustant une équation linéaire à un ensemble de données. Il suppose que la relation entre les variables indépendantes et dépendantes est linéaire et le modèle est formé à l'aide d'un algorithme d'optimisation des moindres carrés. D'autre part, la régression logistique est un type de technique de classification utilisée pour prédire la probabilité qu'une instance appartienne à une certaine classe. Il est utilisé lorsque la variable dépendante est binaire et que les variables indépendantes sont continues. Il est entraîné à l'aide d'une fonction logistique/sigmoïde afin que les probabilités de sortie soient comprises entre 0 et 1.