Mashinali o'qitishga kirish va uning asosiy tushunchalari, algortmlari. Fanni o’qitishdan maqsad

Logistika regressiyasi 
– bu o'zgaruvchilar o'rtasidagi bog'liqlikni aniqlashning bir
usuli bo'lib, ulardan biri qat'iy qaram va boshqalar mustaqildir. Buning uchun
logistika funktsiyasi (qayta ishlaydigan logistika taqsimoti) qo'llaniladi. 
Logistika regressiyasining amaliy ahamiyati shundaki, u bir yoki bir nechta 
mustaqil o'zgaruvchini o'z ichiga olgan voqealarni bashorat qilishning kuchli st
atistik usuli hisoblanadi. Bu quyidagi hollarda talab qilinadi:
Logistik regressiyasi turlari
Odatda, logistika regressiyasi ikkilik maqsadli parametrlarga ega 
bo'lgan ikkilik logistika regressiyasini anglatadi, ammo maqsadli 
o'zgaruvchilarning yana ikkita toifasi tomonidan prognoz qilinishi mumkin. 
Ushbu toifadagi toifalarga asoslanib, logistik regressiya 
quyidagi turlarga bo'linishi mumkin
Ikkilik yoki binomial  
Ushbu turdagi tasniflashda qaram o'zgaruvchining faqat ikkita turi mavjud: 1 v
a 0. Misol uchun, bu o'zgaruvchilar muvaffaqiyat yoki muvaffaqiyatsizlikni, ha 
yoki yo'q, g'alaba yoki yo'qotishni va boshqalarni ifodalaydi.
Polinomial  
Ushbu tasniflash shaklida qaram o'zgarmaydigan 3 yoki undan ko'p sonli tartib
siz turlarga yoki miqdoriy ahamiyatga ega bo'lmagan turlarga ega bo'lishi 
mumkin. Misol uchun, bu o'zgaruvchilar "a turi" yoki "b turi" yoki "C 
turi"ni ifodalaydi.
Tartib  
Ushbu tasniflash shaklida qaram o'zgarmaydigan 3 yoki undan ko'p buyurtma
turlari yoki miqdoriy ahamiyatga ega bo'lgan turlarga ega bo'lishi mumkin. 

---

 Misol uchun, bu o'zgaruvchilar "yomon" yoki "yaxshi", "juda yaxshi", "yaxshi" 
va har bir toifadagi 0,1,2,3 kabi ballar bo'lishi mumkin. 
Ikki tomonlama logistik regressiyasi modeli. 
Logistika regressiyasining eng oddiy shakli ikkilik yoki binomial logistika
regressiyasi bo'lib, unda maqsadli yoki qaram o'zgaruvchining faqat 2 turi bo'li-
shi mumkin: 1 yoki 0. 
Logistik regressiyasining yana bir foydali shakli-maqsad yoki qaram
o'zgaruvchining 3 yoki undan ko'p tartibsiz turlarga, ya'ni miqdoriy ahamiyatga
ega bo'lmagan turlarga ega bo'lishi mumkin bo'lgan polinomial logistik
regressiyasi.