Peut-on utiliser indifféremment les méthodes de régression logistique et de régression linéaire ? Si oui, dans quels cas ?
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.
Même si la cible est binaire, nous pouvons toujours utiliser des modèles de régression linéaire si l'importance du modèle se limite à prédire les estimations de classement. Prenons l'exemple d'un responsable qui veut que l'on trouve les 20 % ou 30 % de clients les plus importants en fonction de leur probabilité de répondre à une offre par courrier électronique. Il n'est pas nécessaire de prédire qui va répondre et qui ne va pas répondre. Dans ce cas, il s'agit de classer les clients par ordre de probabilité de réponse, du plus élevé au moins élevé, et de donner à son responsable les 20 ou 30 % les plus importants. Dans ce cas, y ou la variable dépendante n'est que le score logit ou les estimations de classement. Cependant, si l'idée est de prédire les décisions (c'est-à-dire la classification des classements prédits en décisions), nous avons besoin du modèle de régression logistique pour calculer les estimations de prédiction sur la base de la fonction logistique qui utilise le score logit. Ensuite, en utilisant une valeur seuil appropriée, ces estimations de prédiction peuvent être converties en décisions.
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