जरी लक्ष्य बायनरी असले तरी, आपण रेषेचा परावर्तन मॉडेल वापरू शकतो जर मॉडेलचे महत्त्व फक्त रँकिंगच्या अंदाजानुसार असेल. उदाहरण घेऊया जेव्हा तुमच्या मॅनेजरला तुमच्या ई-मेल ऑफरला कोण प्रतिसाद देण्याची शक्यता आहे यावर आधारित तुमच्या ग्राहकांपैकी 20% किंवा 30% वर शोधायचे आहेत. कोण प्रतिसाद देईल आणि कोण प्रतिसाद देणार नाही हे सांगण्याची गरज नाही. या प्रकरणात, तुम्हाला तुमच्या ग्राहकांना क्रमवारी लावावी लागेल ज्यांना प्रतिसाद देण्याची शक्यता जास्त आहे प्रतिसाद देण्याची शक्यता कमी आहे आणि तुमच्या व्यवस्थापकाला वरचे २० किंवा ३०% द्या. तर या प्रकरणात, y किंवा अवलंबून असलेले व्हेरिएबल हे फक्त लॉगिट स्कोअर किंवा रँकिंगचे अंदाज आहे. तथापि, जर संकल्पना निर्णय (म्हणजेच निर्णयात अंदाज केलेल्या क्रमवारीचे वर्गीकरण) अंदाज लावणे असेल तर आम्हाला लॉजिस्टिक रेग्रेशन मॉडेलची आवश्यकता आहे जे लॉजिस्टिक फंक्शनवर आधारित अंदाज अंदाज लावण्यासाठी आवश्यक आहे जे लॉजिट स्कोअर वापरते. मग योग्य थ्रेशोल्ड व्हॅल्यूचा वापर करून, हे अंदाज अंदाज निर्णयांमध्ये रूपांतरित केले जाऊ शकतात.
आपण लॉजिस्टिक रिग्रेशन आणि रेषीय रिग्रेशन पद्धती परस्पर बदलून वापरू शकता का? जर होय, तर कोणत्या परिस्थितीत?