¿Puedes utilizar indistintamente los métodos de regresión logística y regresión lineal? En caso afirmativo, ¿en qué situaciones?
Can you use logistic regression and linear regression methods interchangeably? If yes, in what scenarios?
Even if the target is binary, we can still use linear regression models if the importance of the model is just predicting the ranking estimates. Let us take an example where your manager wants you to find the top 20% or 30% of your customers based on who is likely to respond for an e-mail offer. You don’t need to predict who is going to respond and who is not going to respond. In this case, you need to rank order your customers with most probability of response to least probability of response and give your manager the top 20 or 30%. So in this case, y or the dependent variable is just the logit score or the ranking estimates. However, if the idea is to predict the decisions (i.e. classification of the predicted rankings into decisions) then we need the logistic regression model to calculate the prediction estimates based on the logistic function which uses the logit score. Then using an appropriate threshold value, these prediction estimates can be converted to decisions.
Aunque el objetivo sea binario, podemos seguir utilizando modelos de regresión lineal si la importancia del modelo es sólo predecir las estimaciones de clasificación. Tomemos un ejemplo en el que tu jefe quiere que encuentres al 20% o 30% de tus mejores clientes basándose en quién es probable que responda a una oferta por correo electrónico. No necesitas predecir quién va a responder y quién no. En este caso, tienes que ordenar a tus clientes de mayor a menor probabilidad de respuesta y darle a tu gestor el 20 ó 30% superior. Así que en este caso, y o la variable dependiente es sólo la puntuación logit o las estimaciones de la clasificación. Sin embargo, si la idea es predecir las decisiones (es decir, la clasificación de las clasificaciones predichas en decisiones), entonces necesitamos el modelo de regresión logística para calcular las estimaciones de predicción basándonos en la función logística que utiliza la puntuación logit. A continuación, utilizando un valor umbral adecuado, estas estimaciones de predicción pueden convertirse en decisiones.
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