Логістична регресія поділений на два, а саме логістична регресія біном і мультиноміальна логістична регресія. Логістична регресія біном використовується, якщо залежна змінна складається з двох категорій while мультиноміальна логістична регресія використовується, коли залежна змінна складається з трьох або більше категорій.
Логістична регресія має різні типи, серед інших двійкова логістична регресія використовується, якщо залежна змінна є номінальною шкалою даних, що складається з двох категорій, мультиноміальна логістична регресія використовується для залежних змінних, які масштабують номінальні дані з більш ніж двома категоріями та регресія …
Мультиноміальна логістична регресія корисна в ситуаціях, коли ви хочете мати можливість класифікувати суб’єктів на основі значень набору змінних предиктора. Однак цей тип регресії схожий на логістичну регресію є більш загальним, оскільки залежна змінна не обмежена двома категоріями .
Логістична регресія є статистична модель, яка використовує логістичну функцію або функцію logit у математиці як рівність між x і y. Функція logit відображає y як сигмоїдну функцію x.
Використовується мультиноміальна логістична регресія (або скорочено мультиноміальна регресія). коли прогнозована змінна результату є номінальною та має більше двох категорій, які не мають певного рангу чи порядку . Цю модель можна використовувати з низкою незалежних змінних, які є категоричними або неперервними.
Мультиноміальна логістична регресія: Подібно до виконання впорядкованої логістичної регресії, за винятком того, що передбачається відсутність упорядкування категорій змінної результату (тобто категорії номінальні). Слабкість цього підходу полягає в тому, що інформація, яка міститься в послідовності, втрачається.