本题考查线性回归和逻辑回归的区分。线性回归和逻辑回归的主要区别是被解释变量类型不同，线性回归要求被解释变量是连续性数值变量，而logistic回归要求被解释变量是分类型变量。因此本题选A。

正确答案是：A: 被解释变量类型不同。

专业分析：

1. **线性回归（Linear Regression）**：
- **被解释变量（因变量）**：线性回归用于预测连续型变量。例如，预测房价、温度等。
- **解释变量（自变量）**：可以是连续型变量，也可以是分类变量。

2. **逻辑回归（Logistic Regression）**：
- **被解释变量（因变量）**：逻辑回归用于预测二分类或多分类变量。例如，预测某事件是否会发生（是/否），分类问题（A/B/C）。
- **解释变量（自变量）**：同样可以是连续型变量或分类变量。

因此，线性回归和逻辑回归的主要区别在于它们所预测的被解释变量的类型不同。线性回归用于预测连续型变量，而逻辑回归用于预测分类变量。解释变量的类型在两者中都可以是连续型或分类变量，这并不是它们的主要区别。