当我们必须预测分类(或离散)结果的值时,我们使用逻辑回归。我相信我们使用线性回归来预测给定输入值的结果值。
那么,这两种方法有什么不同呢?
当我们必须预测分类(或离散)结果的值时,我们使用逻辑回归。我相信我们使用线性回归来预测给定输入值的结果值。
那么,这两种方法有什么不同呢?
当前回答
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。
其他回答
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。
线性回归和逻辑回归的基本区别是: 线性回归用于预测一个连续的或数值,但当我们寻找预测一个值,是分类逻辑回归进入画面。
二元分类采用逻辑回归。
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。
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!
| Basis | Linear | Logistic |
|-----------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Basic | The data is modelled using a straight line. | The probability of some obtained event is represented as a linear function of a combination of predictor variables. |
| Linear relationship between dependent and independent variables | Is required | Not required |
| The independent variable | Could be correlated with each other. (Specially in multiple linear regression) | Should not be correlated with each other (no multicollinearity exist). |