为什么不用线性回归解决分类问题

线性回归用来解决分类问题时，稳定性差。 当样本分布比较复杂时，线性回归无法做到准确的分类。 例如： （1）无异常值的线性回归情况: 只要将阈值设定为0.5，就可以进行很好地分类。 （2）有异常值的线性回归情况: 需要将阈值设定为0.2,才可以进行很好地分类。 （3） 逻辑回归对异常值具有很好地稳定性。 2. 线性回归的取值范围为负无穷到正无穷，逻辑回归的取值为0,1。

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