ロジスティック回帰と線形回帰の手法を同じように使えますか？もしそうなら、どのようなシナリオでですか？
ターゲットがバイナリであっても、モデルの重要性がランキングの推定値を予測するだけであれば、線形回帰モデルを使用することができます。あなたの上司が、電子メールのオファーに応答しそうな人に基づいて、顧客の上位20%または30%を見つけることを望んでいる場合を例にしてみましょう。誰が反応し、誰が反応しないかを予測する必要はありません。この場合、反応する可能性の高い顧客から低い顧客へとランク付けし、上位20％または30％をマネージャーに渡す必要があります。したがって、この場合、yまたは従属変数は、ロジットスコアまたは順位推定値になります。しかし、アイデアが決定を予測すること（すなわち、予測されたランキングを決定に分類すること）であるなら、ロジット・スコアを使用するロジスティック関数に基づいて予測推定を計算するロジスティック回帰モデルが必要です。そして，適切なしきい値を用いて，これらの予測推定を決定に変換できる．