Логиты — сырые, ненормализованные оценки, производимые классификационной моделью до преобразования в вероятности. В многоклассовой классификации логиты обычно проходят через softmax function для получения вероятностного распределения по возможным классам.
The vector of raw (non-normalized) predictions that a classification model generates, which is ordinarily then passed to a normalization function. If the model is solving a multi-class classification problem, logits typically become an input to the softmax function. The softmax function then generates a vector of (normalized) probabilities with one value for each possible class.