Метод наименьших квадратов. Средняя квадратичная ошибка, средняя абсолютная ошибка. Практика

Практическая реализация логистической регрессии на Python: сравнение библиотек scikit-learn и statsmodels. Рассмотрены примеры классификации с расчетом метрик (точность, матрица ошибок), визуализация результатов и влияние регуляризации на качество модели. Демонстрация работы с коэффициентами, вероятностями и порогом классификации 0.5.