Can you use logistic regression and linear regression methods interchangeably? If yes, in what scenarios?
Even if the target is binary, we can still use linear regression models if the importance of the model is just predicting the ranking estimates. Let us take an example where your manager wants you to find the top 20% or 30% of your customers based on who is likely to respond for an e-mail offer. You don’t need to predict who is going to respond and who is not going to respond. In this case, you need to rank order your customers with most probability of response to least probability of response and give your manager the top 20 or 30%. So in this case, y or the dependent variable is just the logit score or the ranking estimates. However, if the idea is to predict the decisions (i.e. classification of the predicted rankings into decisions) then we need the logistic regression model to calculate the prediction estimates based on the logistic function which uses the logit score. Then using an appropriate threshold value, these prediction estimates can be converted to decisions.
Pode usar métodos de regressão logística e de regressão linear de forma intercambiável?
Mesmo que o alvo seja binário, ainda podemos usar modelos de regressão linear se a importância do modelo é apenas prever as estimativas de classificação. Vamos tomar um exemplo onde seu gerente quer que você encontre os 20% ou 30% dos principais clientes com base em quem provavelmente responderá para uma oferta de e-mail. Você não precisa prever quem vai responder e quem não vai responder. Neste caso, você precisa classificar seus clientes com maior probabilidade de resposta para menor probabilidade de resposta e dar ao seu gerente os 20 ou 30% principais. Então, neste caso, y ou a variável dependente é apenas a pontuação de logit ou as estimativas de classificação. No entanto, se a ideia é prever as decisões (ou seja, classificação das classificações previstas em decisões logísticas), então precisamos do modelo de regressão logística para calcular a pontuação com base na função de estimativa de logit que usa a função. Em seguida, usando essas estimativas, um valor de limiar apropriado pode ser convertido para calcular as decisões.