Likelihood 與 log-likelihood

線性迴歸會最佳化「平方和」這個指標來找到最佳擬合。但這個指標不適用於邏輯斯迴歸。邏輯斯迴歸改為最佳化稱為「likelihood」的指標，或其相關的「log-likelihood」。

此儀表板顯示 churn 資料集中的退訂狀態與上次購買以來的時間。藍色虛線是由 ggplot2 的 geom_smooth() 計算出的邏輯斯迴歸預測線（也就是「最佳擬合」線）。黑色實線則是使用你指定的截距與斜率係數，依 plogis(intercept + slope * time_since_last_purchase) 計算出的預測線。

變更截距與斜率係數，觀察 likelihood 與 log-likelihood 的數值如何改變。

當你越接近最佳擬合線時，關於 likelihood 與 log-likelihood 下列哪個敘述正確？