「線形回帰とロジスティック回帰の違いは何ですか？」
線形回帰は、データセットに線形方程式を適合させることで、従属変数の値を予測するために使用される回帰分析の一種です。独立変数と従属変数の関係が線形であると仮定し、最小二乗最適化アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングします。一方、ロジスティック回帰は、従属変数がバイナリであり、独立変数が連続的である場合に使用される分類技術の一種で、あるインスタンスが特定のクラスに属する確率を予測するために使用されます。ロジスティック/シグモイド関数を使用してトレーニングされ、出力確率は0から1の間になります。