6.逻辑回归

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？

答：逻辑回归实际上是分类模型，常用于二分类。

分类与回归的区别在于输出变量类型的不同，回归预测连续变量，分类预测离散变量。

 

2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？

答：

 

过拟合是指模型对于训练数据过当拟合的情况，模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现较差（训练误差与测试误差的差距太大）；

欠拟合是指模型训练的数据不够（不能在训练集上获得足够低的误差），模型在训练和预测时表现都不好的情况。

 

3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？

答：可以用来对电商平台以及新闻平台进行搜索排序。