A regressão logística é uma forma de algoritmo de classificação de aprendizado de máquina supervisionado usado para prever a probabilidade de uma variável dependente categórica de um conjunto de variáveis independentes. Ele é usado em uma variedade de aplicações, incluindo previsão de comportamento, modelagem de respostas de clientes e análise de processos de recrutamento e seleção de funcionários.
A regressão logística é uma técnica de regressão usada para construir modelos para prever a classe ou categoria à qual um item de dados (como cliente, funcionário ou paciente) pertence, dados seus atributos ou características. O objetivo da regressão logística é estimar a probabilidade de um resultado binário (o resultado pode ser 0 ou 1, sucesso ou fracasso, sim ou não) com base em uma ou mais variáveis explicativas. A regressão logística é uma ferramenta estatística popular usada para previsão em diversos campos, como sociologia, finanças, medicina, marketing e ciência da computação.
A regressão logística é um tipo de modelo de regressão linear em que a variável dependente é categórica em vez de contínua. Assume a forma de uma equação, com cada variável preditora assumindo a forma de um coeficiente multiplicado pelo valor da variável correspondente. O valor do coeficiente indica a força do relacionamento entre a variável preditora e a variável categórica/dependente, e os termos de viés fornecem a compensação.
A regressão logística é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado, que requer dados rotulados para serem usados para treinamento e teste. Isso significa que antes que o modelo possa ser usado para prever um novo item de dados, ele deve ser treinado em dados que já foram classificados como 0 ou 1. Depois que o modelo for treinado, o poder preditivo do modelo pode ser medido pelo medida da precisão de suas previsões.
A regressão logística tem sido amplamente utilizada em aplicações como previsão do comportamento do cliente, modelagem de respostas do cliente, previsão de vendas e análise de processos de recrutamento e seleção de funcionários. Ele pode ser usado tanto no campo da análise preditiva quanto no campo da mineração de dados, onde pode ser usado para melhorar a precisão do cluster e reduzir significativamente o tempo gasto na engenharia de recursos.
No geral, a regressão logística é um algoritmo poderoso usado para prever a probabilidade de um resultado dado um conjunto de variáveis independentes. É um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado, o que significa que deve ser treinado por meio de dados rotulados. Após o treinamento, ele pode ser usado em diversos casos de uso para fazer previsões com alto grau de precisão.
