逻辑回归和多项逻辑回归的区别是什么？

逻辑回归是一种二分类算法，它通过将输入特征与权重相乘并加上偏置项，然后将结果通过sigmoid函数映射到0和1之间，从而预测样本属于正类的概率。而多项逻辑回归是逻辑回归在多标签分类下的一种拓展，它可以处理多个标签的分类问题。在多项逻辑回归中，每个标签都有一个对应的逻辑回归模型，每个模型都预测样本属于该标签的概率，最终输出每个标签的概率。

相关问题

2. （a）逻辑回归和多项逻辑回归的区别是什么？

根据引用，逻辑回归和多项逻辑回归都是分类算法，但是它们的区别在于输出变量的类型不同。逻辑回归的输出变量是二元的，即只有两种取值，通常是0或1；而多项逻辑回归的输出变量是多元的，即有多种取值。在实际应用中，逻辑回归通常用于二分类问题，而多项逻辑回归则用于多分类问题。

另外，逻辑回归和线性回归的区别在于输出变量的类型不同，线性回归的输出变量是连续的数值型变量，而逻辑回归的输出变量是离散的二元型变量。

有序逻辑回归与二项逻辑回归有什么区别？

有序逻辑回归和二项逻辑回归是两种不同的回归分析方法。它们之间的区别在于因变量的类型和建模的方式。

二项逻辑回归适用于因变量是二分类（即有两个可能的取值）的情况。回归模型通过计算事件发生的概率来预测因变量的值。模型的系数表示因变量与自变量之间的关系。

而有序逻辑回归适用于因变量是有序分类（即有多个等级）的情况。它可以预测因变量的等级，并计算不同等级之间的概率比值（OR值）。有序逻辑回归的系数表示不同等级之间的关系。

因此，二项逻辑回归和有序逻辑回归主要区别在于因变量的类型和模型的建立方式。