进行线性回归与物流回归的比较和对比.
线性回归和物流回归是用于预测分析的两个流行的机器学习算法,但它们在方法和应用上是不同的.线性回归是一个监督机器学习算法,主要用于基于一个或多个独立变量预测连续依赖变量.在这个算法中,通过映射独立和依赖变量创建一个线性函数.函数的系数通过最小化平均平方错误来获得.另一方面,当依赖变量是分类的,或在预测成功或失败等二进制结果的概率时使用物流回归.在这个算法中,对线性组合的线性变量进行了逻辑或sigmoid的概率函数,以限制0和1之间的输出.该系数通过最大化数据来获得,如连续变量之间的关键差异. 线性回归和连续变量之间的分类. 线性回归是用于预测连续输出或连续输出错误的模型. 线性回归是用于对线性变量之间的连续差异进行评估. 线性回归和连续输出不依赖变量之间的分类模型是连续输出或连续输出的模型. 线性回归是用于对线性变量之间的连续输出或连续输出进行评估. 线性回归是用于连续输出或连续输出的模型,而非连续输出的模型.