Bei einer logistischen Regression wird z = 2x − 4 durch die Sigmoidfunktion σ(z) = 1 ÷ (1 + e^(−z)) geführt, und das Ergebnis wird als Wahrscheinlichkeit ausgegeben, dass der Fall positiv ist. Wie groß ist die Ausgabe bei x = 2?

Antwort: B. 0,5

Bei x = 2 ist z = 2 × 2 − 4 = 0, also σ(0) = 1 ÷ (1 + e⁰) = 1 ÷ 2 = 0,5. Die Sigmoidfunktion bildet jede reelle Zahl auf einen Wert zwischen 0 und 1 ab; je größer z, desto näher an 1, je kleiner z, desto näher an 0. Die logistische Regression fasst diesen Wert als Wahrscheinlichkeit auf, positiv zu sein, und teilt die Fälle mit einem Schwellenwert wie 0,5 in zwei Klassen ein; trotz „Regression“ im Namen ist sie ein Modell für die Klassifikation.