⚡️ Какие ограничения у логистической регрессии по сравнению с более гибкими моделями

➡️ Линейность: Logistic regression строит линейное разделение в пространстве признаков. Если границы классов нелинейные, она не справится без ручной трансформации признаков или использования полиномиальных расширений.

➡️ Аддитивность признаков: модель предполагает, что признаки складываются на шкале логарифма шансов (log-odds), что не всегда верно в реальных данных.

➡️ Ограниченная выразительная сила: при неразделимых линейно классах нужна сложная инженерия признаков.

Более гибкие модели (Random Forest, Gradient Boosting, нейросети) умеют:
➡️ захватывать сложные нелинейные зависимости,
➡️ строить более сложные поверхности решений,
➡️ но требуют больше данных и тщательной настройки гиперпараметров.

🐸 Библиотека собеса по Data Science