Hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic khác nhau ở điểm nào?
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào tìm hiểu về những điểm khác biệt giữa Hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic, cùng với đó là cách mỗi loại hồi quy được áp dụng trong các tình huống khác nhau như thế nào với Bizfly Cloud ngay sau đây!
Khái niệm
Hồi quy tuyến tính là gì?
Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê được sử dụng để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Ý tưởng cơ bản của hồi quy tuyến tính là tìm đường hồi quy sao cho tổng các bình phương của sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị quan sát là nhỏ nhất.
Hồi quy tuyến tính được sử dụng để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa một biến tùy thuộc
Trong hồi quy tuyến tính, giả định rằng mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là tuyến tính. Điều này có nghĩa là mỗi đơn vị tăng (hoặc giảm) của biến độc lập sẽ gây ra một sự thay đổi đồng đều trong giá trị của biến phụ thuộc.
Hồi quy logistic là gì?
Hồi quy logistic là một phương pháp thống kê được sử dụng để dự đoán và mô hình hóa các biến phụ thuộc rời rạc, thường là các biến nhị phân (có hai giá trị) hoặc các biến có thứ bậc (có nhiều hơn hai giá trị). Trong hồi quy logistic, chúng ta sử dụng một hàm logistic để ánh xạ đầu ra từ một phạm vi liên tục sang một phạm vi giữa 0 và 1, giống như xác suất.
Mục tiêu của hồi quy logistic là dự đoán xác suất rơi vào một trong các nhóm của biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập. Điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng một hàm logistic (hay còn gọi là sigmoid function) để chuyển đổi tổ hợp tuyến tính của các biến độc lập thành một giá trị xác suất nằm trong khoảng từ 0 đến 1.
So sánh hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic
Điểm giống nhau giữa quy hồi tuyến tính và hồi quy logistic
Phương trình cơ bản:
- Cả hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic đều có một phương trình cơ bản để mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
- Trong cả hai trường hợp, chúng ta sử dụng các hệ số hồi quy để ước lượng mối quan hệ giữa các biến.
Cả hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic đều có một phương trình cơ bản để mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Sử dụng các biến độc lập:
- Cả hai loại hồi quy đều sử dụng một hoặc nhiều biến độc lập để dự đoán biến phụ thuộc.
- Các biến độc lập có thể là liên tục, rời rạc hoặc thứ bậc tùy thuộc vào bài toán cụ thể.
Ước lượng hệ số hồi quy:
- Quy tuyến tính và hồi quy logistic đều sử dụng quy trình ước lượng để xác định các hệ số hồi quy tốt nhất cho mô hình.
- Với quy trình này thường dựa trên các phương pháp như phương pháp tối thiểu bình phương, tối đa ước lượng hợp lý, hoặc các phương pháp tối ưu hóa khác.
4 Điểm khác nhau giữa hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic
Loại biến phụ thuộc:
- Trong hồi quy tuyến tính, biến phụ thuộc là liên tục, nghĩa là chúng có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi liên tục.
- Trong hồi quy logistic, biến phụ thuộc thường là rời rạc, thường là biến nhị phân (có hai giá trị, chẳng hạn 0 và 1) hoặc biến có thứ bậc (có nhiều hơn hai giá trị).
Hàm dự đoán:
- Ở hồi quy tuyến tính, chúng ta sử dụng một hàm tuyến tính để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc.
- Trong khi đó, hồi quy logistic chúng ta sử dụng hàm logistic để dự đoán xác suất của biến phụ thuộc. Hàm logistic chuyển đổi tổ hợp tuyến tính của các biến độc lập thành một xác suất nằm trong khoảng từ 0 đến 1.
Hồi quy tuyến tính một biến
Dự đoán kết quả:
- Đối với hồi quy tuyến tính, chúng ta dự đoán giá trị của biến phụ thuộc trên một phạm vi liên tục.
- Trong hồi quy logistic, chúng ta dự đoán xác suất rơi vào một nhóm cụ thể của biến phụ thuộc, thường là nhóm 0 hoặc 1 trong trường hợp biến nhị phân.
Công dụng:
- Khi hồi quy tuyến tính thích hợp cho dữ liệu có biến phụ thuộc liên tục và được sử dụng để dự đoán giá trị đầu ra.
- Thi hồi quy logistic thường được sử dụng cho việc dự đoán và phân loại với biến phụ thuộc rời rạc, chẳng hạn như việc phân loại các mẫu vào các nhóm như "có" hoặc "không", "thành công" hoặc "thất bại".
Kết luận
Như vậy, dù hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic đều là các công cụ mạnh mẽ trong phân tích dữ liệu và dự đoán, nhưng chúng có những điểm khác biệt quan trọng. Trong khi hồi quy tuyến tính thích hợp cho các biến mục tiêu liên tục, hồi quy logistic lại được ưu tiên trong các vấn đề phân loại. Sự hiểu biết sâu sắc về các đặc điểm và ứng dụng của mỗi loại hồi quy sẽ giúp cho các nhà nghiên cứu và những người làm việc trong lĩnh vực dữ liệu và máy học có được những quyết định đúng đắn và hiệu quả trong công việc của mình.
