使用逻辑回归模型的logit值指定值0或1

Question

假设我们有一个bernoulli变量和一个连续的解释变量。在运行模型之后，使用手头的logit值（假设它的1.3表示我们的成功几率比失败大30％）我想分配一个0和1的值，因为我正在进行贝叶斯预测。

这是最充分的科学方法吗？

提前致谢

Answer 1

最常见的方法是定义效用函数（收益或损失）以指定正确或不正确的类别，然后进行具有更大预期效用的指派，并期望根据您的分类计算的概率模型。

在许多关于分类问题的书籍中讨论了通过效用函数分配类别，例如： Brian Ripley撰写的“模式识别和神经网络”。罗伯特克莱门的“做出艰难决定”是对做出最大化预期效用的决策的更一般性描述。