在线回归与物流回归之间有什么区别?
直线回归和物流回归是两种预测建模技术,用于分析依赖变量 (输出) 和一个或多个独立变量 (输入) 之间的关系.尽管它们相似,但这两种方法之间存在几个关键区别: - 依赖变量类型:线性回归与物流回归之间的主要区别在于正在分析的依赖变量类型.线性回归用于预测持续结果,如股票价格,重量或温度.相反,物流回归用于预测二进制结果 - 只有两个可能的结果,如"是"或"没有","通过"或"失败",1或"0". - 输出:线性回归与线性回归之间的主要区别在于线性回归是一种连续数据,它代表了线性变量 (如) 的类型.而不是线性回归,它只能通过一个简单的方法来计算连续数据,即通过对线性回归和线性回归的分析.在给定类别的结果中,它可以通过一个不同的计算方法来计算出两个独立变量之间的差异. (如0或0),而不是通过线性回归,它只能通过线性回归来计算出线性回归的结果.