Почему логистическая функция ошибки считается оптимальной для задач классификации?

Логистическая функция ошибки считается оптимальной для задач классификации по нескольким причинам:

• Работа со значениями от 0 до 1. habr.com В задачах классификации нужно получить значение вероятности, а логистическая функция ошибки работает именно с такими значениями, что соответствует значениям логистической функции (сигмоиды). habr.com
• Измерение разницы между предсказанными вероятностями и фактическими классами. habr.com Модель оптимизируется по методу максимального правдоподобия, чтобы найти оптимальную область разграничения между классами. habr.com
• Наказание обоих типов ошибок. id-lab.ru Логистическая функция потерь наказывает как достоверные, так и ошибочные прогнозы. id-lab.ru
• Вероятностная интерпретация результатов. apni.ru Модель не просто предсказывает классификацию, но и предоставляет вероятность каждого из исходов. apni.ru Это позволяет разработчикам и конечным пользователям понимать, насколько модель уверена в каждом своём предсказании. apni.ru