Как логистическая регрессия используется в современных системах бинарной классификации?

Логистическая регрессия используется в современных системах бинарной классификации для решения задач, где целевая переменная может принимать только два значения. 1 Например, «1» — клиент покинул банк, и «0» — остался. 1

Некоторые особенности применения логистической регрессии:

• Вероятностная интерпретация результатов. 2 Модель не просто предсказывает классификацию, но и предоставляет вероятность каждого из исходов, что позволяет разработчикам и конечным пользователям понимать, насколько модель уверена в каждом своём предсказании. 2
• Понимание влияния признаков на предсказание. 1 Коэффициенты, которые модель оценивает в процессе обучения, отражают вес каждого признака в формировании результата. 1 Чем больше абсолютное значение коэффициента, тем сильнее данный признак влияет на вероятность принадлежности объекта к определённому классу. 1
• Возможность регуляризации. 2 Это помогает уменьшить переобучение модели за счёт добавления штрафа на размер коэффициентов, что важно при работе с большими или избыточно детализированными наборами данных. 2

Логистическая регрессия широко используется в медицинских диагностических системах, кредитном скоринге, маркетинговых исследованиях и даже в социальных науках. 2