Logit
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La fonction logit est une fonction mathématique utilisée principalement :
- en statistiques et pour la régression logistique,
- en intelligence artificielle (réseaux neuronaux),
- en inférence bayésienne pour transformer les probabilités sur [0,1] en évidence sur ℝ afin d'une part d'éviter des renormalisations permanentes, et d'autre part de rendre additive la formule de Bayes pour faciliter les calculs.
Son expression est
- où p est défini sur ]0, 1[
La base du logarithme utilisé est sans importance, tant que celle-ci est supérieure à 1. Le logarithme népérien (base e) est souvent choisi, mais on peut lui préférer le logarithme décimal (base 10) pour mettre en évidence les ordres de grandeur décimaux : logit(p) = –4 correspond alors à une probabilité de 10-4, etc. En fiabilité, Myron Tribus utilise une base 100.1, soit dix fois le logarithme décimal, et les nomme des décibels[1] par analogie avec les niveaux de bruit. Pour éviter toute confusion[a], Stanislas Dehaene appelle cette unité déciban dans ses cours au Collège de France, du nom inventé par Alan Turing en 1940[2], repris par d'autres auteurs[3].
Réciproque
Utilisée avec le logarithme népérien, la fonction logit est la réciproque de la sigmoïde :
- .
Elle est donc utilisée pour linéariser les fonctions logistiques.
Points remarquables et limites
La fonction logit étant définie sur ]0,1[, on s'intéresse aux deux points extrêmes et au point central.
Dérivée
La fonction logit est dérivable pour tout . Avec le logarithme népérien, sa valeur est
Étant donné que, pour tout , et , la fonction logit est strictement croissante.
Primitives
En utilisant les propriétés du logarithme népérien et la forme de ses primitives, on montre que sa primitive qui s'annule en 0 s'écrit :
