La regressione lineare e la regressione logistica sono due modelli statistici comunemente usati. La regressione lineare viene utilizzata per prevedere valori continui, come prevedere il prezzo di una casa o le vendite di un prodotto, mentre la regressione logistica viene utilizzata per prevedere valori categorici, come prevedere se una persona appartiene a un determinato gruppo o prevedere il sesso di una persona . La regressione lineare adotta un approccio lineare alla modellazione dei dati, mentre la regressione logistica adotta un approccio non lineare utilizzando una funzione logistica (sigmoide) per trasformare la variabile target utilizzata nel modello.
Confronta e contrasta le differenze tra regressione lineare e logistica.