1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？
逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的。
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
一般来说拟合的函数和训练集误差较大为欠拟合
拟合的函数完美的匹配训练集数据过拟合
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率、数据挖掘、经济预测领域
标签：https body 对比 自述 class 描述 title 应用 变量
1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？
逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的。
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
一般来说拟合的函数和训练集误差较大为欠拟合
拟合的函数完美的匹配训练集数据过拟合
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率、数据挖掘、经济预测领域
标签：https body 对比 自述 class 描述 title 应用 变量
原文地址：https://www.cnblogs.com/veccchan/p/13055493.html
