逻辑回归和线性回归的区别是什么？

一、性质不同

1、逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型。

2、线性回归：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

二、应用不同

1、逻辑回归：常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。

2、线性回归：常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。

扩展资料：

线性回归的特征：

回归分析中有多丛清塌个自变量：这里有一个原则问题，这些自变量的重要性，究竟谁是最重要，谁是比较重要，谁是不重要。所以，spss线性回归有一个和逐步判别分析的等价的设置。

原理：是F检验。spss中渗圆的操作是“分析”～“回归”～“线性”主对话框方法框中需先选定“逐步”方法～“选项”子对话框

如果是选择“用F检验的概率值”，越小代表这个变量越容易进入方程。原因是这个变量的F检验的概率小，说正胡明它显著，也就是这个变量对回归方程的贡献越大，进一步说就是该变量被引入回归方程的资格越大。

参考资料来源：百度百科-线性回归

参考资料来源：百度百科-逻辑回归

标签：回归