Logistische Regression ist einer der am häufigsten verwendeten Machine Learning Algorithmen, der verwendet wird, um eine binäre Variable zu modellieren, die nur 2 Werte annimmt – 0 und 1. Das Ziel der logistischen Regression ist es, eine mathematische Gleichung zu entwickeln, die uns eine Punktzahl im Bereich von 0 bis 1 gibt. Diese Punktzahl gibt uns die Wahrscheinlichkeit, dass die Variable den Wert 1 annimmt.
Hier sind einige der am häufigsten untersuchten Beispiele für logistische Regression:
Logistische Regression Beispiel: Spam-Erkennung
Die Spam-Erkennung ist ein binäres Klassifizierungsproblem, bei dem wir eine E-Mail erhalten und klassifizieren müssen, ob es sich um Spam handelt oder nicht. Wenn die E-Mail Spam ist, wird sie mit 1 gekennzeichnet; wenn sie kein Spam ist, wird sie mit 0 gekennzeichnet. Um die logistische Regression auf das Problem der Spam-Erkennung anzuwenden, werden die folgenden Merkmale der E-Mail extrahiert:
- Absender der E-Mail
- Anzahl der Tippfehler in der E-Mail
- Vorkommen von Wörtern/Phrasen wie „Angebot“, „Preis“, „kostenloses Geschenk“, usw.
Der resultierende Merkmalsvektor wird dann zum Trainieren eines logistischen Klassifizierers verwendet, der eine Punktzahl im Bereich von 0 bis 1 ausgibt. Ist die Punktzahl größer als 0,5, wird die E-Mail als Spam eingestuft. Andernfalls wird sie nicht als Spam eingestuft.
Logistische Regression Beispiel: Kreditkartenbetrug
Das Problem der Erkennung von Kreditkartenbetrug ist für den Bankensektor von großer Bedeutung, da die Banken jedes Jahr Hunderte von Millionen Dollar aufgrund von Betrug ausgeben. Wenn eine Kreditkartentransaktion stattfindet, notiert die Bank mehrere Faktoren. Zum Beispiel das Datum der Transaktion, der Betrag, der Ort, die Art des Kaufs usw. Auf der Grundlage dieser Faktoren wird ein logistisches Regressionsmodell entwickelt, um festzustellen, ob es sich bei der Transaktion um einen Betrug handelt oder nicht.
Wenn der Betrag beispielsweise zu hoch ist und die Bank weiß, dass die betreffende Person nie so hohe Einkäufe tätigt, kann sie die Transaktion als Betrug einstufen.
Logistische Regression Beispiel: Tumorvorhersage
Ein logistischer Regressionsklassifikator kann verwendet werden, um festzustellen, ob ein Tumor bösartig oder gutartig ist. Verschiedene medizinische Bildgebungsverfahren werden verwendet, um verschiedene Merkmale von Tumoren zu extrahieren. Zum Beispiel die Größe des Tumors, der betroffene Körperbereich usw. Diese Merkmale werden dann einem logistischen Regressionsklassifikator zugeführt, um festzustellen, ob der Tumor bösartig oder gutartig ist.
Logistische Regression Beispiel: Marketing
Wenn Sie jeden Tag Ihren Facebook-Newsfeed durchstöbern, sagen die leistungsstarken Algorithmen im Hintergrund voraus, ob Sie sich für bestimmte Inhalte (z. B. Werbung) interessieren würden oder nicht. Solche Algorithmen können als komplexe Variationen von logistischen Regressionsalgorithmen betrachtet werden, bei denen die zu beantwortende Frage einfach lautet: Wird dem Nutzer diese bestimmte Werbung in seinem Newsfeed gefallen?
Das waren einige der Beispiele für logistische Regression, die Ihnen ein Gefühl für die Anwendungsfälle vermittelt haben. Maschinelles Lernen ist ein riesiges Gebiet und die logistische Regression ist nur ein kleiner Teil davon. Lernen Sie weiter und bleiben Sie bei Magoosh für weitere Blogs zum Thema Data Science dran!