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[1]张涵夏.适用于线性回归和逻辑回归的场景分析[J].自动化与仪器仪表,2022,No.276(10):1-4+8.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.10.001.
作者：张涵夏 ( 纽约大学)
摘 要 :针对机器学习领域中两种常用的预测与分类算法 ,线性回归和逻辑回归 , 比较适用于两者的应用场景。 基于 python sklearn 中的糖尿病数据集 ,采用两种算法建立三个不同模型 , 即一元线性模型、多元线性模型、逻辑回归 模型对同一 目标值进行预测并得出预测准确率进行比较 。结果表明 ,在数据集各自变量呈离散分布并与因变量间缺 少良好线性关系的情况下 ,使用线性回归方法所获得的准确率低于使用逻辑回归算法所获得的准确值。
关键词 :机器学习 ;线性回归;逻辑回归
（来源： 自动化与仪器仪表 2022年第10期）
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