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？
逻辑回归又称逻辑回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。
一、性质不同
1、逻辑回归：知是一种广义的线性回归分析模型。
2、线性回归：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
二、应用不同
1、逻辑回归：常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
2、线性回归：常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
拟合，就是说这个曲线能不能很好的描述这个样本，有比较好的泛化能力
欠拟合：样本不够或者算法不精确，测试样本特性没有学到，不具泛化性，拿到新样本后没有办法去准确的判断
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
可以应用于数据挖掘的场景，还有疾病的诊断以及经济走向的预测。