La fonction de coût

Bonjour
Dans le cadre d'une régression logistique binaire, j'ai trouvé qu'on peut écrire la probabilité de $y$ sachant $x$ en fonction de la fonction de coût
$$\log(P(y/x)) = \log(\hat{y}^y(1-\hat{y})^{(1-y)})=y\log(\hat{y}) + (1-y)\log(1-\hat{y}) = -L(y,\hat{y}),
$$ tel que la loi de $y$ sachant $x$ est binomiale.

Ça veut dire que pour minimiser la fonction de coût, il faut maximiser la probabilité. Dans notre cas, l'algorithme va maximiser $P(y=1/x)$, ce qui va surestimer nos probabilités.

Je crois qu'un détail m'échappe. J'attends vos retours pour m'éclaircir ce point
Bien cordialement.

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