在进行数据分析时，我们常常会遇到分类问题，即需要根据一组特征变量预测一个离散的因变量。对于这种情况，线性回归模型可能并不足以满足需求，因为它主要用于连续值的预测和解释，而不是专门设计用来处理类别型数据的问题。在这个背景下，Logistic 回归就显得尤为重要，它是解决二元或多元分类问题的一种有效方法。
首先，让我们来简要了解一下Logistic 回归是什么。Logistic 回归是一种统计方法，用以预测目标变量是否属于某个类别。它通过建立一个逻辑斯蒂函数（Sigmoid 函数）来估计因变量取特定值的概率。这使得模型能够输出介于0和1之间的概率值，这与二进制分类任务中的“成功”或“失败”，“阳性”或“阴性”等概念相匹配。
接下来，我们探讨为什么说Logistic 回归比线性回归更适合于分类问题。首先，Linearity 是 Logistic Regression 的核心假设之一，这意味着关系必须是非随机且可观察到的。如果我们的数据没有遵循这种关系，那么使用 Logistic 回归将导致不准确的结果。而且，对于某些类型的问题，如决策树、支持向量机(SVM) 和神经网络等算法通常可以处理非线性的复杂关系，因此它们在实际应用中也非常流行。
其次，与 Logistic Regression 相比，Linear Regression 在处理缺失值时更加灵活。此外，在 Linear Regression 中，可以使用不同的损失函数，比如均方误差(MSE)、绝对误差(MAE)或者最小绝对偏差(MAD)，而 Logistic Regression 只能使用基于似然度计算出的最大似然估计器。
然而，对于许多人来说，最大的优势就是 LogistcRegression 可以直接生成概率分数，而不是单纯提供一个点估计。这意味着你不仅可以确定给定输入样本属于哪个类别，而且还可以评估该样本属于每个类别所处的可能性。此外，由于它产生的是概率输出，所以在实际应用中，它往往被用于二进制分类任务，比如垃圾邮件过滤、信用风险评分以及疾病诊断等领域。
总之，从理论上讲，如果我们想要从大量数据中学习如何区分不同类型，并根据这些学习做出决策，那么 logistic regression 是一种非常有用的工具。但这并不意味着 linear regression 不再有价值——两者都有各自独特的情况下的优劣势。如果你正在寻找一种简单直观且易于解释的情报方式，那么 logistic regression 或许是一个明智选择，但如果你需要捕捉和利用高维空间中的非线arity，则可能需要考虑其他技术例如支持向量机(SVM) 或者深度学习框架了。在决定采用哪种方法之前，你应该仔细审视你的具体研究目的以及你希望从你的分析中获得什么样的见解。