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