La regressione logistica è uno degli algoritmi di apprendimento automatico più comunemente usati per modellare una variabile binaria che assume solo 2 valori – 0 e 1. L’obiettivo della Regressione Logistica è quello di sviluppare un’equazione matematica che può darci un punteggio nell’intervallo da 0 a 1. Questo punteggio ci dà la probabilità che la variabile assuma il valore 1.
Ecco alcuni esempi di Regressione Logistica studiati popolarmente:
Esempio di Regressione Logistica: Rilevamento dello spam
Il rilevamento dello spam è un problema di classificazione binaria dove ci viene data un’email e dobbiamo classificare se è spam o no. Se l’email è spam, la etichettiamo con 1; se non è spam, la etichettiamo con 0. Per applicare la Regressione Logistica al problema di rilevamento dello spam, vengono estratte le seguenti caratteristiche dell’email:
- Mittente dell’email
- Numero di errori di battitura nell’email
- Occorrenza di parole/frasi come “offerta”, “premio”, “omaggio”, ecc.
Il vettore di caratteristiche risultante viene quindi utilizzato per addestrare un classificatore logistico che emette un punteggio nell’intervallo da 0 a 1. Se il punteggio è superiore a 0,5, si etichetta l’e-mail come spam. Altrimenti, non la etichettiamo come spam.
Esempio di regressione logistica: Frode con carta di credito
Il problema del rilevamento delle frodi con carta di credito è di notevole importanza per il settore bancario perché le banche ogni anno spendono centinaia di milioni di dollari a causa delle frodi. Quando avviene una transazione con carta di credito, la banca prende nota di diversi fattori. Per esempio, la data della transazione, l’importo, il luogo, il tipo di acquisto, ecc. In base a questi fattori, sviluppano un modello di regressione logistica per stabilire se la transazione è una frode o meno.
Per esempio, se l’importo è troppo alto e la banca sa che la persona interessata non fa mai acquisti così alti, possono etichettarla come una frode.
Esempio di regressione logistica: Previsione del tumore
Un classificatore di regressione logistica può essere usato per identificare se un tumore è maligno o se è benigno. Diverse tecniche di imaging medico sono utilizzate per estrarre varie caratteristiche dei tumori. Per esempio, la dimensione del tumore, l’area del corpo interessata, ecc. Queste caratteristiche sono poi date in pasto a un classificatore di regressione logistica per identificare se il tumore è maligno o se è benigno.
Esempio di regressione logistica: Marketing
Ogni giorno, quando sfogli il tuo newsfeed di Facebook, i potenti algoritmi che corrono dietro la scena prevedono se saresti interessato o meno a un certo contenuto (che potrebbe essere, per esempio, una pubblicità). Tali algoritmi possono essere visti come variazioni complesse di algoritmi di regressione logistica in cui la domanda a cui rispondere è semplice – all’utente piacerà questa particolare pubblicità nel suo news feed?
Questi erano alcuni degli esempi di regressione logistica che vi avrebbero dato un’idea dei suoi casi d’uso. L’apprendimento automatico è un campo enorme e la regressione logistica è solo una piccola parte di esso. Continuate a imparare di più e rimanete sintonizzati su Magoosh per altri blog sulla scienza dei dati!