¿Cuándo usar regresión logística?

La Regresión logistica se utiliza en los siguientes casos:

Clasificación binaria: la regresión logística se utiliza para clasificar la observación en dos categorías distintas, como “sí” o “no”, “éxito” o “fracaso”, “compra” o “no compra”, etc.

Datos de entrada no lineales: la regresión logística puede manejar datos de entrada no lineales y se puede utilizar para modelar la relación entre variables predictoras y variables de respuesta no lineales.

Datos con valores atípicos: la regresión logística es robusta a los valores atípicos y no se ve afectada significativamente por los puntos de datos que se desvían de la tendencia general.

Problemas de clasificación multiclase: si bien la regresión logística es una técnica de clasificación binaria, también se puede utilizar para problemas de clasificación multiclase mediante la técnica “uno contra todos”.

La regresión logística es un modelo estadístico utilizado para predecir la probabilidad de un evento binario (sí/no, éxito/fracaso) en función de una o más variables independientes. Aquí te presento algunos ejemplos en los que se podría utilizar la regresión logística:

En marketing: La regresión logística se puede utilizar para predecir la probabilidad de que un cliente realice una compra en función de su historial de compras anteriores, el tiempo que ha pasado desde su última compra, su ubicación geográfica, etc.

En salud: La regresión logística se puede utilizar para predecir la probabilidad de que un paciente desarrolle una enfermedad en función de sus antecedentes familiares, su edad, su género, su dieta, etc.

En finanzas: La regresión logística se puede utilizar para predecir la probabilidad de que un cliente deje de pagar sus deudas en función de su historial crediticio, su ingreso, su edad, etc.

En ciencias sociales: La regresión logística se puede utilizar para predecir la probabilidad de que un individuo vote por un determinado partido político en función de su edad, su género, su nivel educativo, etc.

En investigación de mercado: La regresión logística se puede utilizar para predecir la probabilidad de que un producto tenga éxito en el mercado en función de su precio, su diseño, su marca, etc.

En general, la regresión logística se puede utilizar en cualquier situación en la que se quiera predecir la probabilidad de un evento binario en función de variables independientes.

Ventajas

• Fácil de implementar: Con sklearn es muy sencillo
• Coeficientes interpretables: Puedo entender los coeficientes y ver cómo se aplican.
• Inferencia: Puedes utilizar distintos features para ver cuál tiene más importancia para predecir tu variable dependiente.
• **Clasificación en porcentajes: **No dice Sí y no, te da el porcentaje exacto de confianza {0,100}

Desventajas

• Asume la linealidad: Asume que todas las relaciones son lineales y no siempre es así.
• Overfitting: Si pongo muchas features, este se aprende el patrón de entrenamiento en lugar de predecirlo.
• Multicolinealidad: Dos características que tienen el mismo comportamiento
• Datasets grandes: necesita datasets muy grandes para ser precisos.

La “regresión logística” es una técnica en el campo de la estadística y el aprendizaje automático que se utiliza principalmente para problemas de clasificación, no para problemas de regresión, a pesar de su nombre. A menudo, se utiliza en situaciones en las que deseas predecir una variable categórica o discreta, como sí/no, verdadero/falso, clases de objetos, etc. Aquí hay un resumen de su utilidad y aplicación:
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1. Clasificación Binaria: La regresión logística se utiliza comúnmente para problemas de clasificación binaria, donde el objetivo es asignar una de dos categorías posibles a una observación. Por ejemplo, puede utilizarse en la detección de spam (correo electrónico es spam o no), diagnóstico médico (presencia o ausencia de una enfermedad) o detección de fraude (transacción fraudulenta o legítima).

2. Clasificación Multiclase: La regresión logística puede extenderse para abordar problemas de clasificación multiclase, donde hay más de dos categorías posibles. En este caso, se utilizan técnicas como la “regresión logística multinomial” o la “regresión logística ordinal” para manejar múltiples clases.

3. Probabilidad de Clase: La regresión logística calcula la probabilidad de que una observación pertenezca a una clase particular. Esto puede ser útil para comprender la confianza del modelo en su predicción.

4. Interpretación de Características: La regresión logística permite evaluar la importancia relativa de las características o atributos utilizados para realizar la clasificación. Puedes examinar los coeficientes de las características para comprender cómo cada característica contribuye a la predicción.

5. Modelos Lineales Generalizados: La regresión logística es un ejemplo de un modelo lineal generalizado (GLM) que permite modelar relaciones no lineales entre las variables de entrada y la probabilidad de una clase.

6. Amplia Aplicabilidad: Se utiliza en diversas áreas, como marketing (predicción de compras de productos), biología (clasificación de especies), finanzas (evaluación crediticia), entre otras.

En resumen, la regresión logística es una herramienta versátil y ampliamente utilizada en el aprendizaje automático para abordar problemas de clasificación. Aunque su nombre contiene “regresión”, se utiliza principalmente para clasificar datos en categorías discretas en lugar de predecir valores continuos.

Es la primera vez que veo un aporte vaciooo!!!. No puedo tolerarlooo. Que tendrá esta clase???

La sintaxis de sklearn permite configurar la distribucion de probabilidad o el metodo para resolver el problema

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression

No pense que la regresion logistica tuviera esa funcion. La de predecir con probabilidad. Ahora veo porque me exigian que aprenda probabilidad. Era para esto.

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
plt.plot(x, y)  # Use plt.plot to create the plot
plt.show()
>