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。

逻辑回归用于预测分类输出，如是/否，低/中/高等。你基本上有2种类型的逻辑回归二元逻辑回归(是/否，批准/不批准)或多类逻辑回归(低/中/高，0-9等数字)

另一方面，线性回归是因变量(y)是连续的。 Y = mx + c是一个简单的线性回归方程(m =斜率，c是Y截距)。多元线性回归有不止一个自变量(x1,x2,x3，…)等)

它们在解决解决方案方面非常相似，但正如其他人所说，一个(逻辑回归)是用于预测类别“适合”(Y/N或1/0)，另一个(线性回归)是用于预测值。

所以如果你想预测你是否有癌症Y/N(或概率)-使用逻辑。如果你想知道你能活多少年，用线性回归吧!

在线性回归中，结果(因变量)是连续的。它可以有无限个可能值中的任意一个。在逻辑回归中，结果(因变量)只有有限数量的可能值。

例如，如果X包含以平方英尺为单位的房屋面积，而Y包含这些房屋的相应销售价格，您可以使用线性回归来预测销售价格作为房屋大小的函数。虽然可能的销售价格实际上可能没有任何值，但有很多可能的值，因此可以选择线性回归模型。

相反，如果你想根据房子的大小来预测房子是否会卖到20万美元以上，你会使用逻辑回归。可能的输出是Yes，房子将以超过20万美元的价格出售，或者No，房子不会。

简而言之: 线性回归给出连续的输出。即在一个值范围内的任何值。 逻辑回归给出离散的输出。即Yes/No, 0/1类型的输出。

在线性回归的情况下，结果是连续的，而在逻辑回归的情况下，结果是离散的(非连续的)

要执行线性回归，我们需要因变量和自变量之间的线性关系。但要执行逻辑回归，我们不需要因变量和自变量之间的线性关系。

线性回归是在数据中拟合一条直线，而逻辑回归是在数据中拟合一条曲线。

线性回归是机器学习的一种回归算法，逻辑回归是机器学习的一种分类算法。

线性回归假设因变量呈高斯(或正态)分布。逻辑回归假设因变量为二项分布。