Ce este regresia logistică?

Modelul pe care îl vei antrena în acest capitol se numește regresie logistică. Acest model este foarte asemănător cu regresia liniară, cu o diferență esențială: în loc să prezică o valoare numerică, estimează probabilitatea (între 0 și 1) ca un eveniment să aibă loc.

Pentru a-l folosi ca algoritm de clasificare, tot ce trebuie să faci este să stabilești un prag pentru aceste probabilități. Dacă probabilitatea estimată depășește pragul, observația este clasificată ca „da" (în acest caz, zborul este întârziat); dacă este sub prag, clasificarea este „nu"!

Vei ajusta acest model testând diferite valori pentru mai mulți hiperparametri. Un hiperparametru este o valoare din model care nu este estimată din date, ci furnizată de utilizator pentru a maximiza performanța. Nu este necesar să înțelegi matematica din spatele acestor valori – important este că vei experimenta cu câteva variante și vei alege cea mai bună.

De ce furnizezi hiperparametri?