რა არის ხაზოვანი და ლოგისტიკური რეგრესიის განსხვავება?

გრძელი და ლოგისტიკური რეგრესია მანქანათმცოდნეობის მეთოდებია, რომლებიც სხვადასხვა დავალებების გადაჭრას ემსახურება:

• გრძელი რეგრესია გამოიყენება უწყვეტი რიცხვითი მნიშვნელობების წინასწარმეტყველებისთვის. მოდელი აშენებს ხაზოვან დამოკიდებულებას შესასვლელი მახასიათებლებსა და მიზნობრივ ცვლადს შორის.

• ლოგისტიკური რეგრესია ჩვეულებრივ ბინარულ კლასიფიკაციაზეა მიმართული. იგი აფასებს ობიექტის კლასში შეყვანის ალბათობას, იყენებს ლოგისტიკურ (სიგმოიდულ) ფუნქციას, რათა მახასიათებლების ხაზოვანი კომბინაცია გარდაქმნას ალბათობად 0-დან 1-მდე.

მაგალითები:

• გრძელი რეგრესია: სახლის ფასის წინასწარმეტყველება ფართობისა და ოთახების რაოდენობის მიხედვით.
• ლოგისტიკური რეგრესია: განსაზღვრა, არის თუ არა ელ.ფოსტა სპამი (დიახ/არა).

ძირითადი განსხვავება მიზნობრივ ცვლადსა და აქტივაციის ფუნქციაში:

მახასიათებელი	გრძელი რეგრესია	ლოგისტიკური რეგრესია
დავალების ტიპი	რეგრესია (რიცხვი)	კლასიფიკაცია (კლასის ნიშნები)
მიზნობრივი ცვლადი	უწყვეტი	დისკრეტი (ზოგჯერ 0 ან 1)
აქტივაციის ფუნქცია	ხაზოვანი	სიგმოიდული (სიგმოიდი)
მოდელის გამოსავალი	ნებისმიერი რიცხვი	ალბათობა (0..1)