Логистическая регрессия (LogReg) – это алгоритм классификации, используемый для отнесения наблюдений к дискретному набору классов. В отличие от Линейной регрессии (Linear Regression), которая выводит непрерывные числовые значения, LogReg преобразует свой вывод с помощью Сигмоида (Sigmoid), чтобы вернуть значение вероятности, которое затем может быть округлено в сторону одного из дискретных классов: Логистическая регрессия и Scikit-learn Натренируем Нейронную сеть (Neural Network), предсказывающую, согласится ли клиент банка взять кредит...

Источник: Nuances of Programming Часть 1, Часть 2, Часть 3 Логистическая регрессия Итак, мы уже познакомились с линейной регрессией. Она определяла влияние переменных на другую переменную при условии, что: 1) результирующая переменная непрерывна и 2) отношение между независимыми переменными и результирующей линейное. Но что, если результирующая переменная категориальная? Тогда и приходит на помощь логистическая регрессия! Категориальные переменные — те, которые могут принимать лишь значения, обозначающие определённую категорию...