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

• Работа со значениями от 0 до 1. 1 В задачах классификации нужно получить значение вероятности, а логистическая функция ошибки работает именно с такими значениями, что соответствует значениям логистической функции (сигмоиды). 1
• Измерение разницы между предсказанными вероятностями и фактическими классами. 1 Модель оптимизируется по методу максимального правдоподобия, чтобы найти оптимальную область разграничения между классами. 1
• Наказание обоих типов ошибок. 4 Логистическая функция потерь наказывает как достоверные, так и ошибочные прогнозы. 4
• Вероятностная интерпретация результатов. 5 Модель не просто предсказывает классификацию, но и предоставляет вероятность каждого из исходов. 5 Это позволяет разработчикам и конечным пользователям понимать, насколько модель уверена в каждом своём предсказании. 5