Inferência, estimação e tomada de decisão a partir de dados
A regressão linear prevê qualquer número real, o que é estranho para um resultado do tipo sim-ou-não. Uma probabilidade precisa ficar entre 0 e 1. A regressão logística resolve isso calculando primeiro um escore linear, e depois espremendo esse escore no intervalo (0, 1) com a função sigmoide, escrita σ. A fronteira de decisão por baixo continua linear; só a saída se torna uma probabilidade genuína.
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▶ Regressão Logística