Human: 로지스틱 회귀와 선형 회귀 방법을 서로 바꿔서 사용할 수 있나요? 그렇다면 어떤 시나리오에서 사용하나요? 

Assistant: 타겟이 이진이라 하더라도 모델의 중요성이 단지 순위 추정치를 예측하는 것이라면 선형 회귀 모델을 사용할 수 있습니다. 관리자가 이메일 오퍼에 응답할 가능성이 높은 고객을 기준으로 상위 20% 또는 30%의 고객을 찾으려고 하는 경우를 예로 들어 보겠습니다. 이 경우 누가 응답하고 누가 응답하지 않을지 예측할 필요가 없습니다. 이 경우 응답 가능성이 가장 높은 고객부터 응답 가능성이 가장 낮은 고객까지 순위를 매겨 관리자에게 상위 20% 또는 30%를 제공해야 합니다. 따라서 이 경우 Y 또는 종속 변수는 로짓 점수 또는 순위 추정치일 뿐입니다. 그러나 의사 결정을 예측(즉, 예측된 순위를 의사 결정으로 분류)하는 것이 목적이라면 로지트 점수를 사용하는 로지스틱 함수를 기반으로 예측 추정치를 계산하기 위해 로지스틱 회귀 모델이 필요합니다. 그런 다음 적절한 임계값을 사용하여 이러한 예측 추정치를 의사 결정으로 변환할 수 있습니다.</s>