La regressione lineare è un tipo di analisi di regressione che viene utilizzata per prevedere il valore di una variabile dipendente adattando un'equazione lineare a un set di dati. Presuppone che la relazione tra variabili indipendenti e dipendenti sia lineare e il modello viene addestrato utilizzando un algoritmo di ottimizzazione dei minimi quadrati. D'altra parte, la regressione logistica è un tipo di tecnica di classificazione utilizzata per prevedere la probabilità che un'istanza appartenga a una determinata classe. Viene utilizzato quando la variabile dipendente è binaria e le variabili indipendenti sono continue. Viene addestrato utilizzando una funzione logistica/sigmoidea in modo che le probabilità di output siano comprese tra 0 e 1.
Qual è la differenza tra regressione lineare e regressione logistica?