Zanim poznałem regresję logistyczną, myślałem o decyzjach binarnych jak o przełącznikach — coś się zdarza albo nie. Ta metoda pokazała mi coś innego: że pod każdą decyzją „tak/nie” kryje się płynne prawdopodobieństwo, które dopiero na końcu ktoś (albo coś) zaokrągla do jednej z dwóch opcji.
Najbardziej zapadło mi w pamięć to, że model nie mówi „tak” albo „nie” — mówi „73% szans na tak”, a granica decyzyjna to osobny, często arbitralny wybór, który dokładamy już po obliczeniach. Zmiana tej granicy nie zmienia świata, tylko nasz sposób jego opisywania.
Od tamtej pory, kiedy widzę jakąkolwiek binarną klasyfikację — czy to w danych, czy w codziennych osądach — zastanawiam się, jakie prawdopodobieństwo się za nią kryje, zanim ktoś zaokrąglił je do wygodnej etykiety.
Dodaj komentarz