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A regressão logística permite estimar a probabilidade de que uma observação pertença a cada um $k$ grupos (ou categorias) predeterminados. Posteriormente, podemos classificá-la em um desses grupos, de acordo com os valores dessas probabilidades.
Um dos problemas operacionais mais complexos na aplicação da regressão logística é a diferenciação correta e clara dos dois grupos considerados, evitando qualquer tipo de ambiguidade.
Por exemplo, no caso da análise de crédito, a definição do que seja um **Bom ou um Mal Cliente** é extremamente controversa.