লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল হ'ল প্রাক্কলিক পরামিতি (লগ-প্রতিক্রিয়া অনুপাত) ব্যবহারের সম্ভাবনা সর্বোচ্চ সম্ভাবনা যার ফলে ভবিষ্যদ্বাণীকের প্রতি ইউনিট পার্থক্যের ফলাফলের ঝুঁকির তুলনামূলক পরিবর্তন ঘটে। এটি অবশ্যই ধরে নেওয়া হচ্ছে ফলাফলের জন্য দ্বিপদী সম্ভাব্যতা মডেল। এর অর্থ হ'ল লজিস্টিক রিগ্রেশনের ধারাবাহিকতা এবং দৃust়তা বৈশিষ্ট্যগুলি সর্বাধিক সম্ভাবনা থেকে সরাসরি প্রসারিত: র্যান্ডম ডেটা, রুট-এন ধারাবাহিকতা এবং অস্তিত্ব এবং অনুমানের সমীকরণের সমাধানের স্বতন্ত্রতা থেকে মজবুত rob এটি ধরে নিচ্ছে সমাধানগুলি প্যারামিটার স্পেসের সীমানায় নেই (যেখানে লগের প্রতিক্রিয়াগুলি অনুপাতগুলি )। কারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন সর্বাধিক সম্ভাবনা, ক্ষতির কার্যকারিতা সম্ভাবনার সাথে সম্পর্কিত, কারণ তারা সমতুল্য অপ্টিমাইজেশান সমস্যা।±∞
নিখুঁততা বা অনুমানের সমীকরণগুলির সাথে (সেমিপারমেট্রিক ইনফারেন্স), অস্তিত্ব, স্বতন্ত্রতা বৈশিষ্ট্যগুলি এখনও ধরে আছে তবে গড় মডেল যে ধারণাটি ধারণ করে তা প্রাসঙ্গিক নয় এবং মডেলটির অপব্যবহার নির্বিশেষে অনুমান এবং মান ত্রুটিগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ। সুতরাং এই ক্ষেত্রে, এটি সিগময়েড সঠিক ফাংশন কিনা তা নয়, তবে এটি এমন একটি প্রবণতা দেয় যা আমরা বিশ্বাস করতে পারি এবং পরামিতিগুলির দ্বারা প্যারামিটারাইজড যা এক্সটেনসিবল ব্যাখ্যা রয়েছে have
সিগময়েড, তবে কেবল এই ধরণের বাইনারি মডেলিং ফাংশনই নয়। সর্বাধিক বিপরীত প্রোবিত ফাংশনটিতে একই বৈশিষ্ট্য রয়েছে। এটি লগ-প্রতিক্রিয়া অনুপাতগুলির অনুমান করে না, তবে কার্যকরীভাবে এগুলি দেখতে খুব সাদৃশ্যপূর্ণ এবং ঠিক একই জিনিসটির সাথে খুব অনুরূপ অনুমানের প্রবণতা দেয় । গড়পড়তা মডেল ফাংশনটিতে একজনের সীমানা বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করার দরকার নেই। কেবল দ্বিপদী ভেরিয়েন্স ফাংশন সহ লগ বক্র ব্যবহার করে আপেক্ষিক ঝুঁকি রিগ্রেশন দেয়, দ্বিপদী ভেরিয়েন্সের সাথে একটি পরিচয় লিঙ্ক অ্যাডিটিভ ঝুঁকি মডেল দেয়। এই সমস্ত ব্যবহারকারী দ্বারা নির্ধারিত হয়। যৌক্তিক প্রতিরোধের জনপ্রিয়তা হ'ল দুঃখের বিষয়, কেন এটি এত সাধারণভাবে ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, আমার আমার কারণগুলি (আমি যেগুলি বলেছি) আমার কাছে কেন মনে হয় কেন এটি বেশিরভাগ বাইনারি ফলাফলের মডেলিং পরিস্থিতিতে এটির পক্ষে যুক্তিযুক্ত।
অনুমানের বিশ্বে, বিরল ফলাফলের জন্য, বৈষম্যের অনুপাতটিকে মোটামুটি "আপেক্ষিক ঝুঁকি" হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে, অর্থাৎ "এক্স + 1 থেকে এক্স এর তুলনায় ফলাফলের ঝুঁকিতে শতকরা আপেক্ষিক পরিবর্তন"। এটি সর্বদা ক্ষেত্রে হয় না এবং সাধারণভাবে, একটি প্রতিকূল অনুপাতটি এর মতো ব্যাখ্যা করা উচিত নয় এবং করা উচিত নয়। তবে, সেই প্যারামিটারগুলির ব্যাখ্যা রয়েছে এবং সহজেই অন্যান্য গবেষকদের কাছে জানানো যেতে পারে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, মেশিন শিখার 'ডড্যাকটিক উপকরণগুলি থেকে দুঃখজনকভাবে অনুপস্থিত কিছু।
লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল হায়ারার্কিকাল মডেলিংয়ের মতো আরও পরিশীলিত পদ্ধতির জন্য ধারণাগত ভিত্তিও সরবরাহ করে, পাশাপাশি মিশ্র মডেলিং এবং শর্তাধীন সম্ভাবনা পদ্ধতির যা তাত্পর্যপূর্ণভাবে বাড়ছে সংখ্যার পরামিতিগুলির সুসংগত এবং দৃ and়। জিএলএমএম এবং শর্তসাপেক্ষ লজিস্টিক রিগ্রেশন উচ্চ মাত্রিক পরিসংখ্যানগুলিতে খুব গুরুত্বপূর্ণ ধারণা।