Cili është ndryshimi midis regresionit linear dhe regresionit logjistik?
Regresioni linear është një lloj analize regresioni që përdoret për të parashikuar vlerën e një ndryshoreje të varur duke përshtatur një ekuacion linear në një grup të dhënash. Ai supozon që marrëdhënia ndërmjet variablave të pavarur dhe të varur të jetë lineare dhe modeli është trajnuar duke përdorur një algoritëm optimizimi të katrorëve më të vegjël. Nga ana tjetër, regresioni logjistik është një lloj teknikë klasifikimi që përdoret për të parashikuar probabilitetin që një shembull i përket një klase të caktuar. Përdoret kur ndryshorja e varur është binar dhe ndryshoret e pavarura janë të vazhdueshme. Trajnohet duke përdorur një funksion logjistik/sigmoid në mënyrë që probabilitetet e daljes të jenë midis 0 dhe 1.