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？
逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，它的输入可以连续型输入，输出为离场型输出；
区别：
线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的；
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
过拟合：提供的数据过多，分析数据的特征数据多而做出有误差的预测；
欠拟合：通过的数据不足，不能充分构造出预测模型。
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域
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