Logit函数的目的是什么？在建模过程的哪个阶段使用这个logit函数？

Question

在logistic回归算法中，我们有两个显著的函数(或方程)：1. Logistic回归函数。2. Logit功能。

1. 我想知道：( a )在逻辑回归模型的建立过程中，使用了哪些方程(S)？( b )在建模过程的哪个阶段(S)被使用？
2. 我知道logit函数用于将概率值( b/w 0和1)转换为实数值( b/w -Inf到+Inf)。我想知道logit函数在logistic回归建模过程中的真正目的。

在Logistic回归建模中，有几个与logit函数的目的直接相关的查询：

1. Logit函数(即Logit方程LN(P/1-P))是由Logistic回归方程导出的，还是反过来导出的？
2. Logit方程在logistic回归方程中的作用是什么？logit函数在Logistic回归算法中的应用？问这个问题的理由在经过第3和第4点之后就会变得清楚了。
3. 在建立logistic回归模型的基础上，得到模型系数。当我们将这些模型系数和相应的预测值替换为logistic回归方程时，我们得到了缺省类的概率值(与预测()返回的值相同)。( a)这是否意味着估计的模型系数值是根据概率值(使用逻辑回归方程而不是logit方程计算)确定的，这些概率值将输入到似然函数，以确定它是否使其最大化？如果这一理解是正确的，那么，logit函数将在整个建模过程中使用。
4. 假设-“在建模过程中没有使用logit函数，在预测值时没有使用logit函数”。如果是这样，那么为什么我们要重视logit函数，它用于将概率值映射到实数值(从-Inf到+Inf之间)。( a)在整个logistic回归模型建立过程中，logit函数究竟在哪里使用？是在估计模型系数的时候吗？
5. 我们在运行总结时看到的模型系数估计(Lr_model)是用逻辑回归方程(logit方程)的线性形式或实际的logistic回归方程确定的。

如果有人澄清我的疑虑，那就太好了。

Answer 1

Logit函数通常用作“技巧”，以便运行逻辑回归。Logistic回归的基础是：

y = Sigmoid( X )

也就是说:使用Sigmoid函数转换回归方程。但是，它要简单得多，对于计算机来说，通过返回Sigmoid变换来运行相同的模型。你得到：

logit( y ) = X

因此，Logit是Sigmoid的反义词。由于这个技巧，你的计算机被骗去运行一个逻辑回归，而认为它是一个简单的线性回归。唯一的区别是，您不再在y上运行回归，而是在它的logit()上运行，即:在自然日志上运行它的赔率比。

希望这能帮上忙，否则让我知道。