1)线性回归要求变量服从正态分布,logistic回归对变量分布没有要求。 
2)线性回归要求因变量是连续性数值变量,而logistic回归要求因变量是分类型变量。 
3)线性回归要求自变量和因变量呈线性关系,而logistic回归不要求自变量和因变量呈线性关系 
4)logistic回归是分析因变量取某个值的概率与自变量的关系,而线性回归是直接分析因变量与自变量的关系

总之, 
logistic回归与线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于他们的因变量不同,其他的基本都差不多,正是因为如此,这两种回归可以归于同一个家族,即广义线性模型(generalized 
linear model)。这一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因变量不同,如果是连续的,就是多重线性回归,如果是二项分布,就是logistic回归。logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。

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