Логистическая регрессия — метод машинного обучения, который используется для решения задач бинарной классификации, где целевая переменная может принимать только два значения. 1

Процесс работы: 1

1. Любое значение (которое может быть любым числом, даже отрицательным) преобразуется с помощью логистической функции (сигмоиды) в вероятность, которая всегда находится в диапазоне [0, 1]. 1
2. После вычисления вероятности модель принимает решение на основе границы. 1
3. Логистическая регрессия также помогает понять, какие именно признаки влияют на предсказание и в какой степени. 1 Коэффициенты, которые модель оценивает в процессе обучения, отражают вес каждого признака в формировании результата. 1

Некоторые области применения логистической регрессии:

• Бизнес-аналитика. 3 С помощью регрессии можно, например, предсказать, купит человек товар или нет. 3
• Медицина. 3 С помощью регрессии можно предсказать вероятность какого-нибудь заболевания. 3
• Финансовая сфера. 3 Регрессия позволяет оценить платёжеспособность. 3
• Социальные науки. 25 Модели логистической регрессии широко используются для предсказания бинарных исходов. 2

Для анализа с помощью логистической регрессии аналитики и инженеры используют языки программирования и специальное ПО. 3