Разработчик логистической регрессии разрабатывает, внедряет и сопровождает статистические модели, в частности модели логистической регрессии, для прогнозирования и анализа категориальных зависимых переменных. Они собирают, очищают и анализируют данные, а затем используют языки программирования, такие как Python или R, для построения моделей. Они оценивают эффективность модели с помощью различных показателей, оптимизируют алгоритмы и настраивают параметры модели для повышения точности прогнозирования. Кроме того, они предоставляют заинтересованным сторонам выводы и рекомендации, основанные на результатах моделирования. Кроме того, они постоянно обновляют модели по мере поступления новых данных и следят за новейшими методами и технологиями машинного обучения.