Regresja logistyczna to popularna technika w uczeniu maszynowym, która jest używana głównie do zadań klasyfikacji. Jest to metoda statystyczna, która pomaga przewidywać prawdopodobieństwo przynależności do jednej z dwóch lub więcej klas w oparciu o zestaw zmiennych niezależnych.
Jak działa regresja logistyczna?
Regresja logistyczna opiera się na funkcji logistycznej, która przekształca wyniki na zakres od 0 do 1. Prognozy są interpretowane jako prawdopodobieństwo przynależności do konkretnej klasy. Jeśli przewidywane prawdopodobieństwo jest większe niż pewien ustalony próg (zazwyczaj 0,5), obiekt jest klasyfikowany do danej klasy, w przeciwnym razie jest klasyfikowany do innej klasy.
Zastosowania
Regresja logistyczna znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym:
- Medycyna: Do przewidywania ryzyka zachorowania na konkretne choroby na podstawie czynników ryzyka.
- Marketing: Do prognozowania czy klient dokona zakupu na podstawie danych o zachowaniach zakupowych.
- Finanse: Do oceny ryzyka kredytowego lub przewidywania zmian cen akcji.
- Inżynieria: Do przewidywania awarii urządzeń na podstawie danych diagnostycznych.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz