Слушай, логистическая регрессия — это довольно крутая штука для предсказаний! Если у тебя есть вектор весов, то ты можешь получить предсказания для каждого объекта в твоем наборе данных. Вот как это работает:

1. Сначала вычисляем линейную комбинацию: Мы берем каждый признак объекта, умножаем его на соответствующий вес из вектора весов и складываем все это вместе. Это даст нам одно число — логит.
2. Применяем сигмоидальную функцию: После этого мы применяем сигмоидальную функцию к полученному логиту. Это преобразует наше число в значение от 0 до 1, что позволяет интерпретировать его как вероятность принадлежности к одному из классов (например, класс 1 или класс 0).
3. Делаем предсказание: Наконец, мы можем установить порог (обычно 0.5). Если вероятность больше порога, мы предсказываем, что объект принадлежит к классу 1, а если меньше — к классу 0.

Так что, если у тебя есть вектор весов, ты сможешь легко предсказать, к какому классу относится каждый объект в наборе данных! Круто, правда?