机器学习6 逻辑归回

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，它的输入可以连续型输入，输出为离场型输出；

区别：

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？

过拟合：太过贴近于训练数据的特征了，在训练集上表现非常优秀，近乎完美的预测/区分了所有的数据，但是在新的测试集上却表现平平。

欠拟合：样本不够或者算法不精确，测试样本特性没有学到，不具泛化性，拿到新样本后没有办法去准确的判断

3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？

判断是否可以开学

判断病人是否有病

判断道路是否畅通