logit probit回归模型

Logit回归模型和Probit回归模型都是常见的二分类模型，用于预测二元目标变量的概率。

Logit回归模型基于逻辑函数（也称为sigmoid函数），将线性回归模型的输出转换为概率值。它的数学表达式为：P(Y=1|X) = 1 / (1 + exp(-z))，其中z是线性回归模型的预测值，P(Y=1|X)表示给定输入X时目标变量Y取值为1的概率。

Probit回归模型则基于累积分布函数，通常是标准正态分布的累积分布函数。它的数学表达式为：P(Y=1|X) = Φ(z)，其中Φ表示标准正态分布的累积分布函数。

在实际应用中，选择Logit回归模型还是Probit回归模型通常取决于具体情况和假设的合理性。两种模型都可以通过最大似然估计等方法来进行参数估计。