Krahasoni dhe krahasoni ndryshimet midis regresionit linear dhe atij logjistik.
Regresioni linear dhe regresioni logjistik janë dy modele statistikore të përdorura zakonisht. Regresioni linear përdoret për të parashikuar vlera të vazhdueshme, të tilla si parashikimi i çmimit të një shtëpie ose shitjet e një produkti, ndërsa regresioni logjistik përdoret për të parashikuar vlerat kategorike, të tilla si parashikimi nëse një person i përket një grupi të caktuar ose parashikimi i gjinisë së një personi. . Regresioni linear merr një qasje lineare për modelimin e të dhënave, ndërsa regresioni logjistik merr një qasje jolineare duke përdorur një funksion logjistik (sigmoid) për të transformuar variablin e synuar të përdorur në model.