Chiziqli va logistika regressiyasi o'rtasidagi farq nima?

Chiziqli va logistika regressiya — bu turli vazifalarni hal qilish uchun mashinani o'qitish usullari:

• Chiziqli regressiya uzluksiz raqamli qiymatlarni bashorat qilish uchun ishlatiladi. Model kirish xususiyatlari va maqsad o'zgaruvchisi o'rtasida chiziqli bog'liqlikni quradi.

• Logistika regressiya odatda ikkilamchi tasniflash vazifalarida qo'llaniladi. U ob'ektning bir sinfga tegishli bo'lish ehtimolini baholaydi va kirish xususiyatlarining chiziqli kombinatsiyasini ehtimollikka aylantirish uchun logistika funktsiyasidan (sigmoid) foydalanadi.

Misol:

• Chiziqli regressiya: uy narxini maydon va xona soniga qarab bashorat qilish.
• Logistika regressiya: elektron pochta spammi yoki yo'qligini aniqlash (ha/yo'q).

Asosiy farq maqsad o'zgaruvchisi va aktivatsiya funktsiyasida:

Xususiyat	Chiziqli regressiya	Logistika regressiya
Vazifa turi	Regressiya (raqam)	Tasniflash (sinf belgilari)
Maqsad o'zgaruvchisi	Uzluksiz	Diskret (odatda 0 yoki 1)
Aktivatsiya funktsiyasi	Chiziqli	Logistik (sigmoid)
Model chiqishi	Har qanday raqam	Ehtimollik (0..1)