Telegram Group & Telegram Channel
📌 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.

Библиотека собеса по Data Science



tg-me.com/ds_interview_lib/920
Create:
Last Update:

📌 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.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/920

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

For some time, Mr. Durov and a few dozen staffers had no fixed headquarters, but rather traveled the world, setting up shop in one city after another, he told the Journal in 2016. The company now has its operational base in Dubai, though it says it doesn’t keep servers there.Mr. Durov maintains a yearslong friendship from his VK days with actor and tech investor Jared Leto, with whom he shares an ascetic lifestyle that eschews meat and alcohol.

What is Telegram Possible Future Strategies?

Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from de


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA