Olabilirlik ve log-olabilirlik

Doğrusal regresyon, en iyi uyumu bulmak için bir "kareler toplamı" ölçütünü eniyilemeye çalışır. Bu ölçüt lojistik regresyon için uygun değildir. Bunun yerine lojistik regresyon, olabilirlik ya da bununla ilişkili log-olabilirlik adlı bir ölçütü eniyilemeye çalışır.

Gösterge paneli, churn veri kümesinden son satın alımdan bu yana geçen süreye göre ayrılma durumunu gösterir. Mavi noktalı çizgi lojistik regresyonun tahmin çizgisidir. (Yani "en iyi uyum" çizgisidir.) Siyah düz çizgi ise, senin belirlediğin kesişim ve eğim katsayılarıyla logistic.cdf(intercept + slope * time_since_last_purchase) formülünden hesaplanan bir tahmin çizgisini gösterir.

Kesişim ve eğim katsayılarını değiştir ve olabilirlik ile log-olabilirlik değerlerinin nasıl değiştiğini gözlemle.

En iyi uyum çizgisine yaklaştıkça, olabilirlik ve log-olabilirlikle ilgili hangi ifade doğrudur?