lunes, 22 de noviembre de 2021

Algoritmos basicos en machine learning. 2. Regresión logística

Regresión logística: - La regresión logística es un algoritmo de clasificación basado en la función que se utiliza en el  método: la función logística o función sigmoidea. 

Es una curva en forma de S que se utiliza para predecir un resultado binario (1/0, Sí / No, Verdadero / Falso) dado un conjunto de variables independientes.

También se puede considerar como un caso especial de regresión lineal cuando la variable de salida (Y) es categórica, donde usamos el logaritmo de probabilidades como variable dependiente (X).

Predice la probabilidad de ocurrencia de un evento ajustando los datos a una función logit.

p (X) = e ^ (b0 + b1 * X) / (1 + e ^ (b0 + b1 * X)) 

bo (intercepto) y b1 son los coeficientes del modelo

X variable independiente

Y variable dependiente

Ejemplo: Se tiene un experimento con ratones en donde la variable dependiente de salida es categórica: Obeso o No Obeso. La regresión logística se parecería a lo que se muestra en la figura de abajo:



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