逻辑回归与线性回归的关系

逻辑回归和线性回归是两种不同的回归算法，但它们之间有一定的关系。
首先，线性回归是一种用于预测连续数值的回归算法，它通过拟合一个线性方程来建立自变量和因变量之间的关系。其基本形式为 y = wx + b，其中 w 是自变量 x 的权重，b 是偏置项。
逻辑回归是一种用于预测二分类或多分类问题的回归算法，它通过拟合一个S型函数（也称为逻辑函数）来建立自变量和因变量之间的关系。逻辑函数的基本形式为 p = 1 / (1 + e^(-z))，其中 p 表示概率，z 是自变量的线性组合，可以表示为 z = wx + b。
从形式上看，逻辑回归的基本形式与线性回归非常相似。然而，逻辑回归在预测问题时会将输出值限制在0到1之间，表示为概率值。这是因为逻辑函数的取值范围在0到1之间，可以将其解释为事件发生的概率。
因此，可以认为逻辑回归是在线性回归的基础上加入了一个非线性的逻辑函数，用于解决分类问题。在实际应用中，逻辑回归常常用于二分类问题，例如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件；而线性回归则更适用于预测连续数值的问题，例如房价预测。