python线性回归模型、逻辑回归模型

Python中的线性回归模型和逻辑回模型是常用的机器学习算法，用于解决回归和分类问题。

1. 线性回归模型：
线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的模型。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并通过最小化残差平和来拟合数据。Python中，可以使用scikit-learn库的LinearRegression类实现线性回归模型。

相关问题:
1. 什么是线性回归模型？
2. 如何在Python中实现线性回归模型？
3. 线性回归型有哪些应用场景？

2. 逻辑回归型：
逻辑回归是一种用于解决二问题的模型。它通过将线性回归的结果映射到一个概率值，并使用一个阈值来进行分类。在Python中，可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现逻辑回归模型。

相关问题:
1. 什么是逻辑回归模型？
2. 如何在Python中实现逻辑回归模型？
3. 逻辑回归模型有哪些应用场景？