基本区别:

线性回归基本上是一个回归模型，这意味着它将给出一个函数的非离散/连续输出。这个方法给出了值。例如，给定x, f(x)是多少

例如，给定一个由不同因素组成的训练集和训练后的房地产价格，我们可以提供所需的因素来确定房地产价格。

逻辑回归基本上是一种二元分类算法，这意味着这里函数的输出值是离散的。例如:对于给定的x，如果f(x)>阈值将其分类为1，否则将其分类为0。

例如，给定一组脑瘤大小作为训练数据，我们可以使用大小作为输入来确定它是良性肿瘤还是恶性肿瘤。因此这里的输出不是0就是1。

这里的函数基本上是假设函数

简单地说，如果在线性回归模型中有更多的测试用例到达，这些测试用例远离预测y=1和y=0的阈值(例如=0.5)。在这种情况下，假设就会改变，变得更糟。因此，线性回归模型不适用于分类问题。

另一个问题是，如果分类是y=0和y=1, h(x)可以是> 1或< 0。因此，我们使用Logistic回归0<=h(x)<=1。

非常同意以上的评论。 除此之外，还有一些不同之处

在线性回归中，残差被假设为正态分布。 在逻辑回归中，残差需要是独立的，但不是正态分布。

线性回归假设解释变量值的恒定变化导致响应变量的恒定变化。 如果响应变量的值代表概率(在逻辑回归中)，则此假设不成立。

广义线性模型(GLM)不假设因变量和自变量之间存在线性关系。但在logit模型中，它假设link函数与自变量之间是线性关系。

Regression means continuous variable, Linear means there is linear relation between y and x. Ex= You are trying to predict salary from no of years of experience. So here salary is independent variable(y) and yrs of experience is dependent variable(x). y=b0+ b1*x1 We are trying to find optimum value of constant b0 and b1 which will give us best fitting line for your observation data. It is a equation of line which gives continuous value from x=0 to very large value. This line is called Linear regression model.

逻辑回归是一种分类技术。不要被术语回归所误导。这里我们预测y=0还是1。

在这里，我们首先需要从下面的公式中找出给定x的p(y=1) (y=1的w概率)。

概率p通过下面的公式与y相关

Ex=我们可以将患癌几率超过50%的肿瘤分类为1，将患癌几率低于50%的肿瘤分类为0。

这里红点被预测为0，而绿点被预测为1。

在线性回归中，结果是连续的，而在逻辑回归中，结果只有有限数量的可能值(离散的)。

例子: 在一种情况下，x的给定值是一个地块的平方英尺大小，然后预测y的比率是在线性回归下。

相反，如果你想根据面积预测地块是否会以超过30万卢比的价格出售，你将使用逻辑回归。可能的输出是Yes，该地块的售价将超过30万卢比，或者No。

简单地说，线性回归是一种回归算法，它输出一个可能连续和无限的值;逻辑回归被认为是一种二进制分类器算法，它输出输入属于标签(0或1)的“概率”。