我在学习决策树，了解到它通常用于分类问题。 但是逻辑回归也只用于分类问题。
于是在网上到处找，都没有满意的结果。我真的很困惑什么时候我们应该使用什么或者给我一些用例，其中任何一个都可以更好地工作
逻辑回归和决策树之间的主要区别在于，逻辑回归将预测变量和结果变量之间的关系建模为线性函数，而决策树创建层次树结构来对变量之间的关系建模。
当预测变量和结果变量之间的关系被认为是线性的或可以转换为线性形式时，通常首选逻辑回归。
另一方面，当预测变量和结果变量之间的关系是非线性的时，决策树是首选。