求助逐步回归和logistic回归区别

回归分析是以因变量与自变量间的关系来拟合出一条变化趋势的多元统计分析方法，逐步回归和Logistic回归都是其中的一种。逐步回归，也叫做计算量回归，是一种可以将多个变量进行组合以最大化拟合度的回归模型，这种模型也可以用来分析两个或者更多变量之间的连续变量，它能够模拟变量之间的线性或者非线性关系，因此在数据分析中用得比较多。Logistic回归是一种二元的分类算法，因此不能拟合连续变量之间的关系，而仅仅只能够分析二元变量之间的关系，Logistic回归可以分析出预测变量对结果变量的影响程度，也可以获得预测结果的概率。Logistic回归模型可以用来预测和分析分类问题，比如在银行信贷风险评估中，可以根据申请者的基本信息进行风险分析，并通过注册登记模型来预测申请者获得贷款的概率，从而避免在贷款的批准上带来不必要的风险。