LR與線性回歸的區(qū)別與聯(lián)系?_人工智能基礎(chǔ)培訓(xùn)

　　LR(Logistic Regression)和線性回歸(Linear Regression)是兩種常見的回歸算法，用于處理不同類型的問題。下面是它們的區(qū)別與聯(lián)系：

　　一、區(qū)別：

　　1.應(yīng)用領(lǐng)域：

　　·線性回歸(Linear Regression)： 適用于解決連續(xù)數(shù)值預(yù)測(cè)問題，如房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、銷售預(yù)測(cè)等。

　　·邏輯回歸(Logistic Regression)： 雖然名字中帶有“回歸”一詞，但實(shí)際上是用于處理分類問題，特別是二分類問題，如垃圾郵件分類、疾病診斷等。

　　2.輸出類型：

　　·線性回歸： 輸出是一個(gè)連續(xù)的數(shù)值，可以是任意實(shí)數(shù)。

　　·邏輯回歸： 輸出是一個(gè)在0和1之間的概率值，通常表示為某個(gè)樣本屬于某個(gè)類別的概率。

　　3.假設(shè)函數(shù)：

　　·線性回歸： 使用線性函數(shù)來建模目標(biāo)變量與特征之間的關(guān)系，假設(shè)特征和目標(biāo)之間存在線性關(guān)系。

　　·邏輯回歸： 使用邏輯函數(shù)(如sigmoid函數(shù))來建模目標(biāo)變量與特征之間的關(guān)系，以預(yù)測(cè)樣本屬于某個(gè)類別的概率。

　　4.損失函數(shù)：

　　·線性回歸： 通常使用均方誤差(Mean Squared Error，MSE)作為損失函數(shù)，優(yōu)化目標(biāo)是最小化預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的平方差。

　　·邏輯回歸： 通常使用對(duì)數(shù)損失(Log Loss)作為損失函數(shù)，優(yōu)化目標(biāo)是最大化正確類別的概率，或者等價(jià)地，最小化預(yù)測(cè)概率與實(shí)際標(biāo)簽之間的差異。

　　二、聯(lián)系：

　　盡管LR和線性回歸在應(yīng)用、輸出類型、假設(shè)函數(shù)和損失函數(shù)等方面存在很多區(qū)別，但它們都屬于廣義線性模型(Generalized Linear Models, GLM)的一種。廣義線性模型是一類用于建模因變量與自變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)模型。在這個(gè)框架下，線性回歸和邏輯回歸都是特定形式的廣義線性模型。

　　總之，LR和線性回歸是兩種不同的算法，用于解決不同類型的問題，但它們?cè)谀承┓矫嬗幸恍┕餐幕A(chǔ)和框架。