La caractéristique importance de cette transformation est que la fonction logit possède plusieurs des propriétés requises d'un modèle de régression linéaire.
Premièrement, pour chaque instance, nous déterminons si la prévision du réseau de neurones est correcte en vérifiant si le logit le plus élevé correspond à la classe cible.