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
6.逻辑归回
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