Confronta e metti a confronto le differenze tra la regressione lineare e la regressione logistica.
La regressione lineare e la regressione logistica sono due modelli statistici comunemente utilizzati. La regressione lineare viene utilizzata per prevedere valori continui, come ad esempio prevedere il prezzo di una casa o le vendite di un prodotto, mentre la regressione logistica viene utilizzata per prevedere valori categorici, come ad esempio prevedere se una persona appartiene a un certo gruppo o prevedere il genere di una persona. La regressione lineare adotta un approccio lineare per modellare i dati, mentre la regressione logistica adotta un approccio non lineare utilizzando una funzione logistica (sigmoide) per trasformare la variabile target utilizzata nel modello.