На фоне повсеместного распространения методов машинного обучения (МО) бинарная логистическая регрессия становится мощным инструментом, предлагающим значительные возможности для точных прогнозов и углубленной интерпретации в различных областях. Это исследование вращается вокруг набора данных, основанного на рекламе в социальных сетях. Он использует возможности логистической регрессии для анализа двоичного результата — в частности, «куплено» и «не куплено» — на основе демографических..