區分線性回歸和邏輯回歸

當談到機器學習模型中的線性回歸和邏輯回歸時，這兩種模型在處理不同問題時扮演著重要的角色。

線性回歸

線性回歸是一種機器學習模型，用於預測連續數值的輸出。它通過擬合一條直線或超平面來建立自變量（特徵）和因變量（目標）之間的關係。這種模型基於線性假設，假設特徵和目標之間存在線性關係。

線性回歸模型試圖找到一條最佳擬合直線，以最小化實際觀測值和預測值之間的差異。這使得我們能夠根據特徵的值來預測連續的目標變量。以下是使用Python的線性回歸範例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Sample input features
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
# Sample output targets
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Create a linear regression model
model = LinearRegression()
# Fit the model to the data
model.fit(X, y)

# Predict using the model
x_test = [[6], [7], [8]]
y_pred = model.predict(x_test)

print("Linear Regression Predictions:")
for i in range(len(x_test)):
    print(f"Input: {x_test[i][0]}, Predicted Output: {y_pred[i]}")

邏輯回歸

邏輯回歸是一種用於解決分類問題的機器學習模型。儘管名稱中帶有”回歸”一詞，但它實際上是一種分類算法。邏輯回歸基於邏輯函數，將特徵的線性組合映射到[0, 1]的概率範圍內。

邏輯回歸模型使用了一個稱為sigmoid函數（或稱為邏輯函數）的轉換，將線性組合的輸出映射到[0, 1]之間的概率值。根據閾值，我們可以將概率轉換為二元分類的預測結果。以下是使用Python的邏輯回歸範例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Sample input features
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
# Sample output targets
y = [0, 0, 1, 1, 1]

# Create a logistic regression model
model = LogisticRegression()
# Fit the model to the data
model.fit(X, y)

# Predict using the model
x_test = [[6], [7], [8]]
y_pred = model.predict(x_test)

print("Logistic Regression Predictions:")
for i in range(len(x_test)):
    print(f"Input: {x_test[i][0]}, Predicted Output: {y_pred[i]}")

這些Python範例展示了如何使用線性回歸和邏輯回歸模型來進行預測。線性回歸適用於預測連續數值，而邏輯回歸適用於解決分類問題。希望這些範例和解釋能幫助你更好地理解線性回歸和邏輯回歸模型的區別。