Как будем обучать логистическую регрессию? Какую функцию потерь использовать?

Для обучения логистической регрессии обычно используют функцию потерь, основанную на логарифмической функции правдоподобия — логистическую (логарифмическую) функцию потерь, также известную как бинарную кросс-энтропию.

Она измеряет разницу между предсказанными вероятностями и истинными метками классов (0 или 1). Цель обучения — минимизировать эту функцию потерь.

Формула для одного примера:

[ L = - (y \cdot \log(p) + (1 - y) \cdot \log(1 - p)) ]

где:

• (y) — истинная метка (0 или 1),
• (p) — предсказанная вероятность принадлежности к классу 1.

Обучение происходит с помощью оптимизации (например, градиентного спуска), которая обновляет параметры модели, чтобы минимизировать суммарную функцию потерь по всем примерам.