Чи можна використовувати методи логістичної регресії та лінійної регресії взаємозамінно? Якщо так, то за яких сценаріїв?
Навіть якщо ціль є бінарною, ми все одно можемо використовувати моделі лінійної регресії, якщо важливість моделі полягає лише в передбаченні оцінок рейтингу. Візьмемо приклад, де ваш менеджер хоче, щоб ви знайшли топ 20% або 30% ваших клієнтів на основі того, хто, ймовірно, відповість на пропозицію електронної пошти. Вам не потрібно передбачати, хто відповість, а хто не відповість. У цьому випадку вам потрібно замовити своїх клієнтів з найбільшою ймовірністю відповіді на найменшу ймовірність відповіді і дати своєму менеджеру топ 20 або 30%. Отже, в цьому випадку y або залежна змінна - це просто оцінка логіту або оцінки рейтингу. Однак, якщо ідея полягає в тому, щоб передбачити рішення (тобто класифікації прогнозованих рейтингів у рішення) тоді нам потрібна логістична модель регресії для розрахунку прогнозних оцінок на основі логістичної функції, яка використовує логітний бал. Потім за допомогою відповідного порогового значення ці прогнозні оцінки можуть бути перетворені в рішення.