📌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.
ZDNET RECOMMENDS 5Telegram Channel avatar size/dimensions Matt Hussey, editorial director at NEAR Protocol also responded to this news with “#meIRL”. Just as you search “Bear Market Screaming” in Telegram, you will see a Pepe frog yelling as the group’s featured image. “Hey degen, are you stressed? Just let it all out,” he wrote, along with a link to join the group. To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.”
from us
