1樓：泰克尼客
個人觀點，現在都是把邏輯回歸作為復合函式使用的，如下所示：
邏輯回歸的原始形式 是非線性的，決定這個復合函式是否是線性的，要看 的形式。
假設閾值為0.5，那麼邏輯回歸最終求得如下解：
因此，這裡的 ，實際是乙個決策面，這個決策面的兩側分別是正例和負例。邏輯回歸的作用是把決策面兩側的點對映到邏輯回歸曲線閾值的兩側。
如果原始資料是線性可分的， 那麼決策面採用線性模型來進行擬合顯然比較合理，即 ，這時可認為該回歸是線性回歸。如下圖所示：
如果原始資料是非線性可分的，那麼決策面 顯然是非線性的，這時可認為該回歸是非線性的（當然也可以轉化成線性問題來解決）。如下圖所示：
這裡也引出了乙個問題，就是說使用邏輯回歸之前，最好先了解一下原始資料是否是線性可分的，不要一上來就套公式。
2樓：GongFuXiong
是非線性模型（具體是廣義線性模型），但是可以轉成線性模型求解（如果你的訓練集是x1,x2,...,xn, y，你用logistic回歸來求解，可以先轉換成 x1,x2,...,xn, ln(y/(1-y))，然後用線性回歸來求解）
logistic回歸本質上是線性回歸，只是在特徵到結果的對映中加入了乙個sigmoid函式，即先把特徵線性求和，然後使用非線性的函式將連續值對映到0與1之間。
3樓：小二哥
我的理解是：
logistic回歸本質上是線性的，因為它只是在特徵到結果的對映中加入了乙個sigmoid函式。
即先把特徵求和，然後使用非線性的函式將連續值對映到0與1之間。
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