邏輯回歸和線性回歸的區別

區別：1、邏輯回歸是一種廣義的線性回歸分析模型；線性回歸是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。2、邏輯回歸常用于數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域；線性回歸常運用于數學、金融、趨勢線、經濟學等領域。

邏輯回歸介紹

logistic回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用于數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域。例如，探討引發疾病的危險因素，并根據危險因素預測疾病發生的概率等。

logistic回歸是一種廣義線性回歸，因此與多重線性回歸分析有很多相同之處。它們的模型形式基本上相同，都具有w‘x+b，其中w和b是待求參數，其區別在于他們的因變量不同，多重線性回歸直接將w‘x+b作為因變量，即y=w‘x+b，而logistic回歸則通過函數L將w‘x+b對應一個隱狀態p，p=L(w‘x+b),然后根據p與1-p的大小決定因變量的值。如果L是logistic函數，就是logistic回歸，如果L是多項式函數就是多項式回歸。

線性回歸介紹

線性回歸是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y=w'x+e，e為誤差服從均值為0的正態分布。

回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。