线性回归和逻辑回归的主要区别?()A.解释变量类型不同B.被解释变量类型不同C.两者都不同

题目
线性回归和逻辑回归的主要区别?()

A.解释变量类型不同

B.被解释变量类型不同

C.两者都不同

相似考题

1.根据映射关系的不同可以分为线性回归和()。A.非线性回归B.逻辑回归C.对数回归D.多元回归

2.3、逻辑回归属于广义线性回归。

3.10、逻辑斯蒂回归和线性区别分析均可完成分类任务，下面描述正确的是（）A．逻辑斯蒂回归可直接在数据原始空间进行分类，线性区别分析需要在降维所得空间中进行分类B．逻辑斯蒂回归和线性区别分析都是直接在数据原始空间进行分类C．逻辑斯蒂回归在降维所得空间中进行分类，线性区别分析在数据原始空间进行分类D．以上都不正确

4.常见的线性回归分析有()回归分析和()回归分析。

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  • 第1题：

    3、以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述错误的是（）

    A．逻辑回归用于处理分类问题，线性回归用于处理回归问题

    B．线性回归要求输入输出值呈线性关系，逻辑回归不要求

    C．逻辑回归一般要求变量服从正态分布，线性回归一般不要求

    D．线性回归计算方法一般是最小二乘法，逻辑回归的参数计算方法是似然估计法。


    线性回归要求因变量是分类型变量，而逻辑回归要求因变量是连续性数值变量

  • 第2题：

    1、以下属于分类算法的是（）

    A．K-Means

    B．DBSCAN

    C．逻辑回归

    D．线性回归


    混淆

  • 第3题：

    逻辑回归主要是用来做回归。


    错误

  • 第4题：

    逻辑回归属于广义线性回归。


    正确

  • 第5题：

    1、多元线性回归模型与一元线性回归模型相比较有哪些区别？


    多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。

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