کیا آپ لاجسٹک ریگریشن اور لکیری ریگریشن طریقوں کو ایک دوسرے کے ساتھ بدل سکتے ہیں؟ اگر ہاں، تو کن حالات میں؟
-
یہاں تک کہ اگر ہدف بائنری ہے، تب بھی ہم لکیری ریگریشن ماڈل استعمال کر سکتے ہیں اگر ماڈل کی اہمیت صرف درجہ بندی کے تخمینے کی پیش گوئی کر رہی ہو۔ آئیے ہم ایک مثال لیں جہاں آپ کا مینیجر چاہتا ہے کہ آپ اپنے 20% یا 30% صارفین کو اس بنیاد پر تلاش کریں کہ کون ای میل کی پیشکش کا جواب دے سکتا ہے۔ آپ کو یہ اندازہ لگانے کی ضرورت نہیں ہے کہ کون جواب دے گا اور کون جواب نہیں دے گا۔ اس صورت میں، آپ کو اپنے کسٹمرز کو جواب کے سب سے زیادہ امکان کے ساتھ جواب کے کم سے کم امکان کے ساتھ درجہ بندی کرنے کی ضرورت ہے اور اپنے مینیجر کو ٹاپ 20 یا 30% دینا ہوگا۔ تو اس صورت میں، y یا منحصر متغیر صرف لاگٹ سکور یا درجہ بندی کا تخمینہ ہے۔ تاہم، اگر خیال فیصلوں کی پیشین گوئی کرنا ہے (یعنی فیصلوں میں پیش گوئی کی گئی درجہ بندی کی درجہ بندی) تو ہمیں لاجسٹک فنکشن کی بنیاد پر پیشین گوئی کے تخمینے کا حساب لگانے کے لیے لاجسٹک ریگریشن ماڈل کی ضرورت ہے جو لاگٹ سکور کا استعمال کرتا ہے۔ پھر ایک مناسب حد کی قدر کا استعمال کرتے ہوئے، ان پیشین گوئی کے تخمینے کو فیصلوں میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔