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”。

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。

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。

| 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).                                              |

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!

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)