Regresia logistică este unul dintre cei mai frecvent utilizați algoritmi de Machine Learning care este folosit pentru a modela o variabilă binară care ia doar 2 valori – 0 și 1. Obiectivul Regresiei Logistice este de a dezvolta o ecuație matematică care ne poate oferi un scor în intervalul 0 – 1. Acest scor ne oferă probabilitatea ca variabila să ia valoarea 1.
Iată câteva dintre exemplele de Regresie Logistică studiate popular:
Exemplu de Regresie Logistică: Detectarea spam-ului
Detectarea spam-ului este o problemă de clasificare binară în care ni se dă un e-mail și trebuie să clasificăm dacă este sau nu spam. Dacă e-mailul este spam, îl etichetăm cu 1; dacă nu este spam, îl etichetăm cu 0. Pentru a aplica Regresia logistică la problema de detectare a spam-ului, se extrag următoarele caracteristici ale e-mail-ului:
- Expeditorul e-mail-ului
- Numărul de greșeli de scriere din e-mail
- Occidența cuvintelor/frazelor precum „ofertă”, „premiu”, „cadou gratuit”, etc.
Vectorialul de caracteristici rezultat este apoi utilizat pentru a antrena un clasificator logistic care emite un scor cuprins între 0 și 1. Dacă scorul este mai mare de 0,5, etichetăm e-mailul ca fiind spam. În caz contrar, nu îl etichetăm ca spam.
Exemplu de regresie logistică: Frauda cu carduri de credit
Problema detectării fraudei cu carduri de credit este de o importanță semnificativă pentru industria bancară, deoarece băncile cheltuiesc în fiecare an sute de milioane de dolari din cauza fraudei. Atunci când are loc o tranzacție cu cardul de credit, banca notează mai mulți factori. De exemplu, data tranzacției, suma, locul, tipul de achiziție etc. Pe baza acestor factori, ele dezvoltă un model de regresie logistică pentru a stabili dacă tranzacția este sau nu o fraudă.
De exemplu, dacă suma este prea mare și banca știe că persoana în cauză nu face niciodată cumpărături atât de mari, o poate cataloga drept fraudă.
Exemplu de regresie logistică: Predicția tumorilor
Un clasificator de regresie logistică poate fi utilizat pentru a identifica dacă o tumoră este malignă sau dacă este benignă. Mai multe tehnici de imagistică medicală sunt utilizate pentru a extrage diverse caracteristici ale tumorilor. De exemplu, dimensiunea tumorii, zona corporală afectată etc. Aceste caracteristici sunt apoi introduse într-un clasificator de regresie logistică pentru a identifica dacă tumora este malignă sau dacă este benignă.
Exemplu de regresie logistică: Marketing
În fiecare zi, atunci când vă parcurgeți newsfeed-ul de pe Facebook, algoritmii puternici care rulează în spatele scenei prezic dacă ați fi sau nu interesat de un anumit conținut (care ar putea fi, de exemplu, o reclamă). Astfel de algoritmi pot fi văzuți ca variații complexe ale algoritmilor de regresie logistică, în care întrebarea la care trebuie să se răspundă este simplă – îi va plăcea utilizatorului această anumită reclamă din fluxul său de știri?
Acestea au fost câteva dintre exemplele de regresie logistică care v-ar fi permis să vă faceți o idee despre cazurile sale de utilizare. Învățarea automată este un domeniu imens, iar Regresia logistică este doar o mică parte din el. Continuați să învățați mai mult și rămâneți conectați la Magoosh pentru mai multe bloguri despre știința datelor!