logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小

剪枝是决策树解决过拟合问题的方法。在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，于是可能将训练样本学得太好，以至于把训练集自身的一些特点当作所有数据共有的一般特点而导致测试集预测效果不好，出现了过拟合现象。因此，可以通过剪枝来去掉一些分支来降低过拟合的风险。