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Pouvez-vous utiliser indifféremment les méthodes de régression logistique et de régression linéaire ? Si oui, dans quels scénarios ?
gpt
Non, vous ne pouvez pas utiliser indifféremment les méthodes de régression logistique et de régression linéaire. La régression linéaire est utilisée pour modéliser une relation linéaire entre une variable de réponse continue et une ou plusieurs variables explicatives continues ou catégorielles, tandis que la régression logistique est utilisée pour modéliser une relation entre une variable binaire (0/1) comme variable de réponse et une ou plusieurs variables explicatives continues ou catégorielles.

Ainsi, la régression linéaire convient aux scénarios où vous voulez prédire une variable continue, telle qu'un revenu ou une taille, tandis que la régression logistique convient aux scénarios où vous voulez prédire une variable binaire, telle qu'une réponse positive ou négative à une question.

Par exemple, pour prédire le nombre de ventes d'un produit en fonction de la publicité, la régression linéaire peut être utilisée, tandis que pour prédire si un client achètera un produit ou non en fonction de son âge, de son sexe et de ses antécédents d'achat, la régression logistique peut être utilisée.