Qual è la differenza tra la regressione lineare e la regressione logistica?
La regressione lineare è un tipo di analisi di regressione utilizzata per prevedere il valore di una variabile dipendente adattando un'equazione lineare a un dataset. Si presume che la relazione tra le variabili indipendenti e dipendenti sia lineare e il modello viene addestrato utilizzando un algoritmo di ottimizzazione dei minimi quadrati. D'altra parte, la regressione logistica è un tipo di tecnica di classificazione utilizzata per prevedere la probabilità che un'istanza appartenga a una determinata classe. Viene utilizzata quando la variabile dipendente è binaria e le variabili indipendenti sono continue. Viene addestrata utilizzando una funzione logistica/sigmoide in modo che le probabilità di output siano comprese tra 0 e 1.