Що таке логістична регресія?

Модель, яку ви навчатимете в цьому розділі, називається логістичною регресією. Вона дуже подібна до лінійної регресії, але замість передбачення числової змінної прогнозує ймовірність події (між 0 та 1).

Щоб використати її як алгоритм класифікації, достатньо встановити поріг для цих імовірностей. Якщо передбачена ймовірність перевищує поріг, ви класифікуєте спостереження як «так» (у нашому випадку — рейс із запізненням). Якщо нижча — як «ні».

Ви налаштовуватимете цю модель, перевіряючи різні значення кількох гіперпараметрів. Гіперпараметр — це значення в моделі, яке не оцінюється з даних, а задається користувачем, щоб підвищити продуктивність. Для цього курсу не обов'язково розуміти математику всіх цих значень — важливо, що ви спробуєте кілька варіантів і виберете найкращий.

Навіщо ви задаєте гіперпараметри?