线性回归和逻辑回归的区别

于 2025-09-07 00:18:30 发布在知识问答浏览3次

线性回归和逻辑回归都是机器学习中常用的方法，它们的主要区别在于目标函数和数据类型，线性回归的目标是预测连续型目标变量，采用最小二乘法求解，适用于数值型数据，而逻辑回归的目标是预测离散型目标变量，采用sigmoid函数将连续型输出转换为概率值，适用于类别型数据，线性回归需要确定自变量与因变量之间的线性关系，而逻辑回归则不需要。