Logit to funkcja statystyczna stosowana w regresji logistycznej, która przekształca prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia na logarytm szans. Pozwala ona na zmapowanie wartości z ograniczonego przedziału od 0 do 1 na nieskończony zbiór liczb rzeczywistych, co umożliwia liniowe modelowanie zjawisk binarnych. W uczeniu maszynowym logity często oznaczają surowe, nienormalizowane wyniki zwracane przez model przed zastosowaniem funkcji aktywacji takiej jak sigmoid czy softmax. Dzięki tej transformacji możliwe jest efektywne obliczanie gradientów i optymalizacja parametrów modelu w procesie klasyfikacji.
Źródło: en.wikipedia.org
