📌Почему «логистическая регрессия» — это всё ещё регрессия, а не классификация
На первый взгляд, логистическая регрессия решает задачу классификации — ведь результатом часто становится 0 или 1. Но суть метода — в другом.
🔹Что происходит на самом деле:
Модель вычисляет линейную комбинацию признаков, а затем пропускает её через сигмоиду — так получается число от 0 до 1, которое интерпретируется как вероятность принадлежности к положительному классу.
🔹Почему это регрессия:
Потому что модель всё равно оптимизирует непрерывную функцию — отрицательное логарифмическое правдоподобие (log-loss), а не просто учится выбирать класс. Это приближает её к регрессионным методам: мы не просто «присваиваем» метку, а подгоняем параметры, как в классической регрессии.
🔹А что насчёт классификации:
Классификацию мы получаем постфактум — когда применяем порог (обычно 0.5) к предсказанной вероятности.
⚠️ Главное — не путать внешний вид (0 или 1) с внутренней механикой. Логистическая регрессия — это регрессия, просто на логарифме вероятностей.
📌Почему «логистическая регрессия» — это всё ещё регрессия, а не классификация
На первый взгляд, логистическая регрессия решает задачу классификации — ведь результатом часто становится 0 или 1. Но суть метода — в другом.
🔹Что происходит на самом деле:
Модель вычисляет линейную комбинацию признаков, а затем пропускает её через сигмоиду — так получается число от 0 до 1, которое интерпретируется как вероятность принадлежности к положительному классу.
🔹Почему это регрессия:
Потому что модель всё равно оптимизирует непрерывную функцию — отрицательное логарифмическое правдоподобие (log-loss), а не просто учится выбирать класс. Это приближает её к регрессионным методам: мы не просто «присваиваем» метку, а подгоняем параметры, как в классической регрессии.
🔹А что насчёт классификации:
Классификацию мы получаем постфактум — когда применяем порог (обычно 0.5) к предсказанной вероятности.
⚠️ Главное — не путать внешний вид (0 или 1) с внутренней механикой. Логистическая регрессия — это регрессия, просто на логарифме вероятностей.
You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ca
