Фарқи байни регрессияи хаттӣ ва логистикӣ чист?

Линейна ва логистик регрессия турли вазифаларни ҳал қилиш учун машина ўрганиш усулларидир:

• Линейна регрессия узлуксиз рақамли қийматларни прогноз қилиш учун қўлланилади. Модель кириш хусусиятлари ва мақсад ўзгарувчиси орасида линейка боғлиқликни қурган.

• Логистик регрессия одатда иккита таснифлаш вазифалари учун қўлланилади. У объектнинг бир синфга тегишли бўлиш эҳтимолини баҳолайди ва кириш хусусиятларининг линейка қўшилишига логистик функциясидан (сигмоид) фойдаланиб, эҳтимолликка айлантиради.

Misol:

• Линейна регрессия: уй нархини майдон ва хона сони асосида прогноз қилиш.
• Логистик регрессия: электрон почта спамми ёки йўқлигини аниқлаш (ҳа/йўқ).

Асосий фарқ мақсад ўзгарувчиси ва активатсия функциясида:

Хусусиятлар	Линейна регрессия	Логистик регрессия
Вазифа тури	Регрессия (рақам)	Таснифлаш (синф белгилари)
Мақсад ўзгарувчиси	Узлуксиз	Дискрет (одатда 0 ёки 1)
Активатсия функцияси	Линейка	Логистик (сигмоид)
Модел чиқиши	Ҳар қандай рақам	Эҳтимоллик (0..1)