Sự khác biệt cốt lõi giữa Logistic Regression và Linear Regression là gì?

Mở đầu – Vì sao nhiều bạn dễ nhầm hai mô hình này?

Khi bắt đầu học Machine Learning, rất nhiều bạn gặp câu hỏi quen thuộc:

“Linear Regression và Logistic Regression đều có chữ Regression. Vậy chúng khác gì nhau? Sao một cái lại dùng cho phân loại?”

Sự nhầm lẫn này xuất hiện vì tên gọi dễ gây hiểu lầm. Nếu chỉ nhìn công thức, bạn sẽ thấy cả hai đều dùng một dạng hàm tuyến tính. Nhưng khi hiểu bản chất và mục tiêu tối ưu, bạn sẽ thấy chúng khác nhau ngay từ gốc — một nội dung quan trọng trong nhóm kiến thức ML cơ bản (Module 4 của chương trình học thuật AIO).

Sự khác biệt cốt lõi: Loại bài toán và cách mô hình hóa đầu ra

Linear Regression

• Dự đoán giá trị liên tục.
• Mục tiêu: tìm đường thẳng (hoặc siêu phẳng) dự đoán một con số.
• Đầu ra là giá trị thực, không giới hạn.

Logistic Regression

• Dự đoán xác suất thuộc lớp.
• Dùng hàm sigmoid để đưa đầu ra về khoảng 0–1.
• Là mô hình phân loại, không phải mô hình hồi quy.

Điểm cốt lõi:
Linear Regression dự đoán “bao nhiêu”, Logistic Regression dự đoán “thuộc lớp nào”.

Khác biệt 1: Bản chất đầu ra

Linear Regression → đầu ra là một số thực.
Logistic Regression → đầu ra là xác suất trong khoảng (0, 1), sau đó quyết định lớp dựa theo ngưỡng, thường là 0.5.

Khác biệt 2: Hàm kích hoạt

Logistic Regression dùng sigmoid để nén đầu ra.
Linear Regression không dùng activation.

Sigmoid giúp Logistic Regression xử lý phân loại dưới dạng xác suất.

Khác biệt 3: Hàm mất mát (Loss)

Linear Regression → MSE (Mean Squared Error)
Logistic Regression → Binary Cross-Entropy (Log Loss)

Đây là một phần quan trọng trong nhóm optimization & loss (Module 5 của AIO).

Khác biệt 4: Ý nghĩa mô hình hóa

Linear Regression: mô hình hóa quan hệ tuyến tính giữa input và output.
Logistic Regression: mô hình hóa xác suất thông qua hồi quy tuyến tính + sigmoid.

Ví dụ trực quan

Linear Regression:
Dự đoán giá nhà theo diện tích → đầu ra là một số liên tục.

Logistic Regression:
Dự đoán email có phải spam hay không → đầu ra là xác suất.

Khác biệt 5: Ứng dụng thực tế

Linear Regression phù hợp cho:

• Dự đoán doanh thu
• Dự đoán giá
• Dự báo xu hướng

Logistic Regression phù hợp cho:

• Phân loại spam
• Dự đoán churn
• Phát hiện bệnh
• Phân loại cảm xúc

Góc nhìn dự án AI/ML

Hai mô hình này khác nhau rõ nhất ở:

• Cách tiền xử lý dữ liệu (Module 3 – ETL)
• Cách đánh giá mô hình (AUC, accuracy vs. MSE)
• Cách tối ưu
• Khả năng xử lý outlier

Một lỗi phổ biến: dùng Linear Regression cho phân loại → đầu ra bị âm hoặc >1, không còn ý nghĩa.

Liên hệ kiến thức nền

Người học gặp Logistic & Linear Regression khi kết nối các nhóm:

• Đại số tuyến tính & xác suất (Module 1–2)
• Regression–Classification (Module 4)
• Loss & optimization (Module 5)
• NLP/CV cho phân loại (Module 9–10)

Khi hiểu các nền tảng này, sự khác nhau trở nên rất rõ ràng.

Lời khuyên cho người mới

Bạn có thể thử:

• Chạy hai mô hình trên cùng dataset và nhìn sự khác biệt
• Thay đổi ngưỡng của Logistic Regression để thấy ảnh hưởng
• Dùng một bộ dữ liệu nhỏ để cảm nhận cách Logistic mô hình hóa xác suất

Các thử nghiệm nhỏ giúp hiểu bản chất thay vì học thuộc.

Hỏi đáp nhanh về chủ đề Linear vs Logistic Regression

Q: Logistic Regression có phải là mô hình hồi quy không?
A: Không. Đây là mô hình phân loại nhưng dùng lõi toán học của hồi quy tuyến tính.

Q: Tại sao Logistic Regression phải dùng sigmoid?
A: Vì phân loại cần xác suất trong 0–1; sigmoid đảm nhiệm việc nén đầu ra về khoảng này.

Q: Linear Regression có dùng được cho phân loại không?
A: Không nên. Đầu ra có thể bị âm hoặc >1, không phản ánh xác suất.

Q: Logistic Regression có cần chuẩn hóa dữ liệu không?
A: Có. Scaling giúp tối ưu nhanh và ổn định hơn.

Q: Logistic Regression có phải mô hình tuyến tính không?
A: Có — tuyến tính ở phần tính z = wx + b, phi tuyến ở phần sigmoid.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một phong cách dạy. Quan trọng là bạn hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói “xịn”, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO tập trung vào nền tảng – thực hành – kèm cặp. Không chạy theo trào lưu. Mục tiêu là giúp bạn học chắc và làm được.

Tài nguyên học AI:

• chương trình AIO (https://aivietnam.edu.vn/course)
• Bài viết & tài liệu học AI (https://aioconquer.aivietnam.edu.vn/)
• Tutorial (https://tutorial.aivietnam.edu.vn/)