Практическое применение логистической регрессии в современных системах анализа данных заключается в следующем:

• В здравоохранении. 1 Модель логистической регрессии может предсказать вероятность сердечного приступа у пациента на основе таких факторов риска, как уровень холестерина, возраст и артериальное давление. 1 Это позволяет поставщикам медицинских услуг реализовывать профилактические меры, адаптировать лечение и более эффективно распределять ресурсы. 1
• В финансах. 1 Логистическая регрессия используется для оценки кредитного риска, обнаружения мошеннических транзакций и оптимизации инвестиционных стратегий. 1 Например, модели кредитного скоринга часто применяют этот метод для прогнозирования вероятности дефолта заёмщика по кредиту на основе исторических данных и отдельных финансовых показателей. 1
• В маркетинге. 1 Анализируя поведение клиентов, историю покупок и демографическую информацию, логистическая регрессия помогает предсказать вероятность того, что клиент отреагирует на конкретную маркетинговую кампанию или купит продукт. 1 Это позволяет маркетологам адаптировать свои стратегии к конкретным сегментам клиентов. 1
• В образовании. 2 Логистическая регрессия может использоваться для оценки знаний сотрудников, когда есть данные о результатах их обучения и необходимо предсказать, успешно ли они освоили определённый курс или задание. 2