为什么不用线性回归解决分类问题

1. 线性回归用来解决分类问题时，稳定性差。
   当样本分布比较复杂时，线性回归无法做到准确的分类。
   例如：
   （1）无异常值的线性回归情况:
   只要将阈值设定为0.5，就可以进行很好地分类。
   （2）有异常值的线性回归情况:
   需要将阈值设定为0.2,才可以进行很好地分类。
   （3） 逻辑回归对异常值具有很好地稳定性。
   2. 线性回归的取值范围为负无穷到正无穷，逻辑回归的取值为0,1。