Desmitificando la regresión logística: una guía sencilla

Jul 01, 2023

WeiQin Chuah

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Convertirse en humano: revista de inteligencia artificial

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En el mundo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, la regresión logística es un algoritmo potente y ampliamente utilizado. A pesar de su nombre, no tiene nada que ver con el manejo de logística o el movimiento de mercancías. Más bien, es una herramienta fundamental para tareas de clasificación, ayudándonos a predecir si algo pertenece a una de dos categorías, como sí/no, verdadero/falso o spam/no spam. En este blog, analizaremos el concepto de regresión logística y lo explicaremos de la forma más sencilla posible.

La regresión logística es un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado. El término "regresión" puede resultar engañoso, ya que no se utiliza para predecir valores continuos como en la regresión lineal. En cambio, se ocupa de problemas de clasificación binaria. En otras palabras, responde preguntas que pueden responderse con un simple “sí” o “no”.

Imagine que es un funcionario de admisiones en una universidad y desea predecir si un estudiante será admitido en función de los puntajes de sus exámenes. ¡La regresión logística puede ayudarte a hacer esa predicción!

En el centro de la regresión logística se encuentra la función sigmoidea. Puede parecer complejo, pero es sólo una función matemática que reduce cualquier entrada a un valor entre 0 y 1.

La fórmula de la función sigmoidea es:

Dónde:

Visualicémoslo:

Como puede ver, la función sigmoidea asigna grandes valores positivos de z cercanos a 1 y grandes valores negativos cercanos a 0. Cuando z = 0, sigmoide(z)es exactamente 0,5.

Ahora entendemos la función sigmoidea, pero ¿cómo nos ayuda a hacer predicciones?

En la regresión logística, asignamos una puntuación a cada punto de datos, que es el resultado de una combinación lineal de las características de entrada. Luego, pasamos esta puntuación a través de la función sigmoidea para obtener un valor de probabilidad entre 0 y 1.

Matemáticamente, la puntuación z se calcula como:

Dónde:

Una vez que tenemos la probabilidad sigmoidea (z), podemos interpretarlo como la probabilidad de que el punto de datos pertenezca a la clase positiva (por ejemplo, admisión).

Dado que la regresión logística nos da probabilidades, debemos tomar una decisión basada en esas probabilidades. Hacemos esto estableciendo un umbral, generalmente en 0,5. Si sigmoideo(z) es mayor o igual a 0,5, predecimos la clase positiva; de lo contrario, predecimos la clase negativa.

En resumen, la regresión logística es un algoritmo simple pero eficaz para problemas de clasificación binaria. Utiliza la función sigmoidea para asignar las puntuaciones a probabilidades, lo que facilita la interpretación de los resultados.

Recuerde, la regresión logística es solo una parte del vasto y apasionante campo del aprendizaje automático, pero es un componente crucial en su viaje hacia la ciencia de datos. ¡Feliz clasificación!

1. Regresión logística para clasificación binaria: la regresión logística es un algoritmo potente que se utiliza para tareas de clasificación binaria. Ayuda a predecir si algo pertenece a una de dos categorías, lo que lo hace ideal para escenarios de sí/no, verdadero/falso o spam/no spam.

2. Función sigmoidea: en el corazón de la regresión logística se encuentra la función sigmoidea, que asigna valores de entrada a probabilidades entre 0 y 1. Esta función es fundamental para convertir la combinación lineal de características de entrada en una puntuación de probabilidad.

3. Interpretación de la probabilidad: a diferencia de otros métodos de regresión, la regresión logística produce probabilidades en lugar de valores continuos. Estas probabilidades representan la probabilidad de que un punto de datos pertenezca a la clase positiva, lo que permite una comprensión clara de las predicciones del modelo.

4. Configuración de umbral: para realizar predicciones reales, se establece un umbral (normalmente 0,5). Si la probabilidad predicha es mayor o igual que el umbral, se predice la clase positiva; de lo contrario, se predice la clase negativa. Ajustar el umbral puede afectar la precisión del modelo y el compromiso de recuperación.

5. Bloque de construcción fundamental: la regresión logística es un concepto fundamental en el mundo del aprendizaje automático y sirve como base para algoritmos más complejos. Comprender la regresión logística sienta las bases para abordar problemas de clasificación más avanzados y explorar una gama más amplia de aplicaciones de ciencia de datos.

Al comprender estas conclusiones clave, podrá apreciar la simplicidad y la importancia de la regresión logística en la resolución de tareas de clasificación binaria y embarcarse en su viaje para explorar más a fondo el fascinante campo del aprendizaje automático.

Gracias por leer y espero que este post te sea útil. Cualquier comentario o sugerencia es muy apreciado.

Mi nombre es WeiQin Chuah (también conocido como Wei por la mayoría de mis colegas) y soy investigador en la Universidad RMIT, Melbourne, Australia. Mi investigación se centra en el desarrollo de modelos robustos de aprendizaje profundo para resolver problemas de visión por computadora. Puedes encontrar más sobre mí en mi página de LinkedIn.