**对**。 二分Logistic回归（也称为二元逻辑回归）确实与一般的线性回归不同，其核心区别在于因变量的性质和模型所解释的关系： 1. **因变量性质**： - 一般线性回归的因变量是连续型数值变量（如身高、收入等）。 - 二分Logistic回归的因变量是二分类变量（如成功/失败、是/否），模型直接解释的是自变量与因变量取某一类别（通常编码为1）的概率 \( p = P(y=1) \) 之间的关系。 2. **模型形式**： - 线性回归通过线性组合预测因变量的连续值：\( y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \cdots + \epsilon \)。 - Logistic回归通过逻辑函数（Sigmoid函数）将线性组合映射到概率空间（0到1之间）： \[ \log\left(\frac{p}{1-p}\right) = \beta_0 + \beta_1x_1 + \cdots \] 从而间接解释自变量对概率的影响。 3. **核心目的**： - 线性回归关注自变量对因变量均值的线性影响。 - Logistic回归关注自变量如何改变事件发生的概率（即 \( p \) 的变化）。 因此，题目中的描述是正确的：二分Logistic回归解释了自变量与因变量概率取值 \( p = P(y=1) \) 之间的关系，而这是与线性回归的根本区别。
