Логистическая регрессия - что это такое, определение термина
- Логистическая регрессия
- - это статистический метод, используемый в машинном обучении для прогнозирования вероятности наступления события. В основе этого метода лежит логистическая функция, которая преобразует линейную комбинацию входных переменных в значение между 0 и 1, интерпретируемое как вероятность. Логистическая регрессия широко применяется в различных областях, таких как медицина, маркетинг и финансы, для решения задач классификации, например, определения риска заболевания, прогнозирования оттока клиентов или оценки кредитоспособности.
Детальная информация
Логистическая регрессия - это мощный инструмент машинного обучения, используемый для прогнозирования категориальных переменных. В отличие от линейной регрессии, которая предсказывает непрерывные значения, логистическая регрессия предсказывает вероятность того, что наблюдение принадлежит к определенному классу. Она находит широкое применение в различных областях искусственного интеллекта, таких как классификация изображений, распознавание речи, обнаружение спама и прогнозирование оттока клиентов.
Основной принцип логистической регрессии заключается в моделировании связи между независимыми переменными (предикторами) и зависимой переменной (целевой переменной), которая является бинарной (имеет два возможных значения). Модель использует сигмоидную функцию для преобразования линейной комбинации предикторов в вероятность, принадлежащую к определенному классу.
Параметры модели, определяющие коэффициенты линейной комбинации, оцениваются с помощью методов оптимизации, таких как градиентный спуск. Цель оптимизации - минимизировать функцию потерь, которая измеряет расхождение между предсказанными вероятностями и фактическими значениями целевой переменной.
Логистическая регрессия обладает рядом преимуществ: она относительно проста в реализации и интерпретации, устойчива к выбросам и может использоваться для анализа как линейных, так и нелинейных отношений между переменными.