लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल प्राकृतिक पैरामीटर (लॉग-ऑड्स अनुपात) का उपयोग करने वाले अधिकतम संभावना है, जो कि भविष्यवक्ता में प्रति यूनिट अंतर के परिणाम के जोखिम में सापेक्ष परिवर्तनों के विपरीत है। यह, निश्चित रूप से, परिणाम के लिए एक द्विपद संभावना मॉडल है। इसका अर्थ है कि लॉजिस्टिक प्रतिगमन की स्थिरता और मजबूती गुण सीधे अधिकतम संभावना से विस्तारित होते हैं: यादृच्छिक डेटा, रूट-एन स्थिरता, और समीकरणों का आकलन करने के लिए समाधानों की अद्वितीयता और अस्तित्व में अनुपलब्ध। यह मान रहा है कि समाधान पैरामीटर स्पेस की सीमाओं पर नहीं हैं (जहां लॉग ऑड्स अनुपात )। क्योंकि लॉजिस्टिक रिग्रेशन अधिकतम संभावना है, नुकसान फ़ंक्शन संभावना से संबंधित है, क्योंकि वे समकक्ष अनुकूलन समस्याएं हैं।±∞
कैसिलिकेलिहुड या आकलन समीकरणों (अर्धवृत्ताकार आक्षेप) के साथ, अस्तित्व, विशिष्टता गुण अभी भी धारण करते हैं लेकिन यह धारणा कि माडल धारण प्रासंगिक नहीं है और मॉडल प्रक्षेपन की परवाह किए बिना निष्कर्ष और मानक त्रुटियां सुसंगत हैं। तो इस मामले में, यह कोई बात नहीं है कि क्या सिग्मोइड सही कार्य है, लेकिन एक जो हमें एक प्रवृत्ति देता है जिस पर हम विश्वास कर सकते हैं और पैरामीटर द्वारा एक एक्स्टेंसिबल व्याख्या है।
सिग्मॉइड, हालांकि, केवल ऐसा बाइनरी मॉडलिंग फ़ंक्शन नहीं है। सबसे अधिक विपरीत परिवीक्षाधीन फ़ंक्शन में समान गुण हैं। यह लॉग-ऑड अनुपातों का अनुमान नहीं लगाता है, लेकिन कार्यात्मक रूप से वे बहुत समान दिखते हैं और सटीक एक ही चीज़ के लिए बहुत समान सन्निकटन देते हैं । किसी को माध्य मॉडल फ़ंक्शन में बाउंडनेस गुणों का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है। बस एक द्विपद विचरण समारोह के साथ एक लॉग वक्र का उपयोग करना सापेक्ष जोखिम प्रतिगमन देता है, द्विपद विचरण के साथ एक पहचान लिंक अतिरिक्त जोखिम मॉडल देता है। यह सब उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित किया जाता है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन की लोकप्रियता, दुख की बात है कि इसका इस्तेमाल आमतौर पर क्यों किया जाता है। हालांकि, मेरे पास मेरे कारण हैं (जो मैंने कहा था) मुझे लगता है कि यह सबसे द्विआधारी परिणाम मॉडलिंग परिस्थितियों में उपयोग करने के लिए अच्छी तरह से उचित है।
अनुमान निष्कर्ष में, दुर्लभ परिणामों के लिए, ऑड्स अनुपात को मोटे तौर पर "सापेक्ष जोखिम" के रूप में व्याख्या किया जा सकता है, अर्थात "एक्स + 1 से एक्स की तुलना के परिणाम के जोखिम में" प्रतिशत सापेक्ष परिवर्तन। यह हमेशा ऐसा नहीं होता है और सामान्य तौर पर, एक विषम अनुपात की व्याख्या नहीं की जा सकती है और इसकी व्याख्या नहीं की जानी चाहिए। हालांकि, उस मापदंडों की व्याख्या है और आसानी से अन्य शोधकर्ताओं के लिए संवाद किया जा सकता है एक महत्वपूर्ण बिंदु है, मशीन सीखने वालों की सामग्री से कुछ दुख की बात है।
लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल अधिक परिष्कृत दृष्टिकोणों के लिए वैचारिक नींव प्रदान करता है जैसे कि पदानुक्रमित मॉडलिंग, साथ ही मिश्रित मॉडलिंग और सशर्त संभावना दृष्टिकोण जो उपद्रव मापदंडों की तेजी से बढ़ती संख्या के अनुरूप और मजबूत हैं। GLMM और सशर्त लॉजिस्टिक प्रतिगमन उच्च आयामी आंकड़ों में बहुत महत्वपूर्ण अवधारणाएं हैं।