Pode-se usar a regressão logística e os métodos de regressão linear de forma intercambiável?
Mesmo que o alvo seja binário, ainda podemos usar modelos de regressão linear se a importância do modelo é apenas prever as estimativas de classificação. Vamos tomar um exemplo em que seu gerente quer que você encontre os 20% ou 30% dos seus clientes com base em quem provavelmente responderá a uma oferta de e-mail. Você não precisa prever quem vai responder e quem não vai responder. Neste caso, você precisa classificar seus clientes com maior probabilidade de resposta para menor probabilidade de resposta e dar ao seu gerente os 20 ou 30% principais. Então, neste caso, y ou a variável dependente é apenas a pontuação de logit ou as estimativas de classificação. No entanto, se a ideia é prever as decisões (ou seja, classificação das classificações previstas em decisões), então precisamos do modelo de regressão logística para calcular as estimativas de previsão com base na função logística que usa a pontuação de logit. Em seguida, usando um valor de limiar apropriado, essas estimativas de previsão podem ser convertidas para decisões.