<prompt> Linganisha na utofautishe tofauti kati ya urejeshaji wa mstari na wa vifaa.  <response>: Regression ya Linear na Logistic Regression ni algoriti mbili maarufu za kujifunza kwa mashine zinazotumiwa kwa uchanganuzi wa ubashiri, lakini ni tofauti katika mbinu na matumizi yao. Regression ya Linear ni kanuni ya ujifunzaji ya mashine inayosimamiwa ambayo hutumiwa hasa kutabiri vigeu tegemezi vinavyoendelea kulingana na kigezo kimoja au zaidi huru. Katika algorithm hii, chaguo la kukokotoa la mstari huundwa likipanga vigeu vinavyojitegemea na tegemezi. Vigawo vya chaguo za kukokotoa hupatikana kwa kupunguza wastani wa hitilafu ya mraba. Urekebishaji wa Udhibiti, kwa upande mwingine, hutumiwa wakati kigezo tegemezi ni cha kategoria, au wakati wa kutabiri uwezekano wa matokeo ya binary kama vile kufaulu au kutofaulu. Katika algoriti hii, kipengele cha kukokotoa cha vifaa au sigmoid kinatumika kwa mseto wa mstari wa vigezo huru ili kupunguza utoaji kati ya 0 na 1. Vigawo hupatikana kwa kuongeza uwezekano wa data. Tofauti kuu kati ya Regression ya Linear na Logistic ni: - Regression ya Mstari hufananisha uhusiano kati ya vigeu vinavyojitegemea na tegemezi ilhali Urejeshaji wa Urekebishaji huonyesha logariti ya odd za kigezo tegemezi. - Urejeshaji wa Mstari hutumika kwa kutabiri vigeu vinavyoendelea huku Urekebishaji wa Vifaa unatumika kwa uainishaji na kutabiri vigeu vya kategoria. - Mtindo wa Regression wa Linear huchukulia kuwa makosa husambazwa kwa kawaida ilhali Urekebishaji wa Udhibiti hauna dhana hii. - Matokeo ya modeli ya Urejeshaji wa Mstari ni thamani inayoendelea huku matokeo ya muundo wa Urekebishaji wa Urekebishaji ni uwezekano au matokeo ya binary. 