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逻辑回归与线性回归都属于广义线性回归模型,其区别与联系从以下几个方面比较：
分类与回归:回归模型就是预测一个连续变量(如降水量，价格等)。在分类问题中，预测属于某类的概率，可以看成回归问题。这可以说是使用回归算法的分类方法。输出:直接使用线性回归的输出作为概率是有问题的，因为其值有可能小于0或者大于1,这是不符合实际情况的，逻辑回归的输出正是[0,1]区间。见下图，
参数估计方法：- 线性回归中使用的是最小化平方误差损失函数，对偏离真实值越远的数据惩罚越严重。这样做会有什么问题呢？假如使用线性回归对{0,1}二分类问题做预测，则一个真值为1的样本，其预测值为50，那么将会对其产生很大的惩罚，这也和实际情况不符合，更大的预测值说明为1的可能性越大，而不应该惩罚的越严重。
- 逻辑回归使用对数似然函数进行参数估计，使用交叉熵作为损失函数，对预测错误的惩罚是随着输出的增大，逐渐逼近一个常数，这就不存在上述问题了1
也正是因为使用的参数估计的方法不同，线性回归模型更容易受到异常值(outlier)的影响，有可能需要不断变换阈值(threshold),线性回归分类的情况见下面两图:
无异常值的线性回归情况:
有异常值的线性回归情况:
这个时候再想有好的预测效果需调整阈值为0.2，才能准确预测。- 使用逻辑回归的方法进行分类，就明显对异常值有较好的稳定性。如下图:
参数解释:
- 线性回归中，独立变量的系数解释十分明了，就是保持其他变量不变时，改变单个变量因变量的改变量。
- 逻辑回归中，自变量系数的解释就要视情况而定了，要看选用的概率分布是什么，如二项式分布，泊松分布等
refer
[1] https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression
[2] https://gerardnico.com/data_mining/simple_logistic_regression
[3] https://stats.stackexchange.com/questions/22381/why-not-approach-classification-through-regression