Почему мы не можем использовать линейную регрессию для задачи классификации?

Основная причина в том, что выход модели линейной регрессии — это непрерывные значения. А в задаче классификации нам нужно получать значения конкретных классов, то есть дискретные значения.

Это обстоятельство вынуждает нас использовать другую функцию потерь. Если в линейной регрессии обычно применяется среднеквадратичная ошибка, то для классификации предпочтительнее использовать например, кросс-энтропию.

Модификацией линейной регрессии под задачу классификации является логистическая регрессия, которая предсказывает логиты и способна давать выходные значения, ограниченные интервалом от 0 до 1. Таким образом, она предсказывает вероятности того, что конкретный объект принадлежит к какому-либо классу.

#машинное_обучение