Логистическая регрессия — это метод статистического анализа, который используется для предсказания вероятности принадлежности объекта к одному из двух классов. Давайте разберем, что именно позволяет делать логистическая регрессия:

• Предсказать отклик, основываясь на значениях предикторов. Это верно. Логистическая регрессия позволяет нам, имея значения предикторов (независимых переменных), предсказать вероятность того, что отклик (зависимая переменная) будет равен 1 (например, принадлежность к классу "да").
• Предсказать значения предиктора, основываясь на откликах. Это неверно. Логистическая регрессия не предназначена для предсказания значений предикторов на основе откликов. Она работает в обратном направлении: от предикторов к откликам.
• Определить вероятность отнесения объекта к одному из двух возможных классов. Это верно. Основная задача логистической регрессии — оценить вероятность того, что объект принадлежит к определенному классу (например, "да" или "нет"). Эта вероятность может быть выражена в виде значения от 0 до 1.
• Определить вероятность отнесения класса к значению предиктора. Это неверно. Логистическая регрессия не оценивает, как класс влияет на значения предикторов. Она анализирует, как предикторы влияют на вероятность классов.

Таким образом, логистическая регрессия в первую очередь используется для предсказания вероятностей принадлежности объектов к классам, а не для предсказания значений предикторов.