逻辑回归和线性回归比较

逻辑回归和线性回归是两种不同的机器学习算法。

线性回归的目标是根据输入特征预测一个连续值的输出（例如预测房价）。线性回归通过拟合一条直线来实现这一目标，并使用最小二乘法来找到最佳拟合线。

逻辑回归的目标是预测一个离散的输出，例如一个二元分类问题（例如肿瘤是恶性还是良性）。逻辑回归使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）来将输入值转换为0或1的输出，并使用最大似然估计来找到最佳逻辑函数。

因此，逻辑回归和线性回归的主要区别在于它们的输出类型和使用的损失函数。线性回归使用平方误差损失函数，而逻辑回归使用对数损失函数。

此外，逻辑回归通常用于分类问题，而线性回归通常用于回归问题。