logistic回归与线性回归

发布网友发布时间：1天前

共1个回答

热心网友时间：2024-12-04 22:16

线性回归作为统计学的重要方法，用于描述自变量与因变量之间的关系，分为一元和多元线性回归分析。一元线性回归指一个因变量与一个自变量之间的关系，而多元线性回归分析则涉及两个或更多自变量与一个因变量之间的关系。其一般表示形式如下：

二元logistic回归分析、多分类logistic回归分析和有序logistic回归分析是logistic回归的三个主要形式。其中logistic回归是一种监督式学习的分类回归算法，属于广义线性模型，可以直接预测观测相对于某一事件的发生概率。

线性回归和logistic回归在数据类型、前提条件、分析和应用场景等方面存在区别。线性回归要求因变量为定量变量，而logistic回归要求因变量为分类变量。线性回归要求因变量服从正态分布，而logistic回归没有此要求。线性回归分析整个因变量与自变量之间的关系，而logistic回归分析因变量取某个值的概率与自变量之间的关系。线性回归适用于数量统计方法的预测，如预测房价，而logistic回归适用于预测分类问题，如预测某件事情的发生。

线性回归分析操作路径为通用方法→线性回归，而logistic回归分析操作路径为进阶方法→二元logit/多分类logit/有序logit。本篇文章主要讲述了线性回归和logistic回归，包括二者说明、区别、操作以及分析案例四个方面。欢迎补充。