Anwendung der logistischen Regression beim maschinellen Lernen

Logistische Regression ist eine überwachte Lerntechnik zur Klassifizierung, die die Wahrscheinlichkeit einer Zielvariablen schätzt. Es funktioniert für Zielvariablen mit binären Kategorien, wobei 1 für Erfolg oder Ja und 0 für Misserfolg oder Nein steht. Daher sagt die logistische Regression die Wahrscheinlichkeit einer Zielvariablen vorher, indem sie eine logistische Funktion erstellt. Einfach ausgedrückt ordnet die logistische Regression Binärdaten für Klassifizierungsprobleme den probabilistischen Darstellungen von 0 und 1 zu.

Das logistische Regressionsmodell sagt mathematisch P(Y=1) als Funktion von X voraus. Es handelt sich um eine der grundlegendsten ML-Techniken und kann zur Lösung verschiedener Klassifizierungsprobleme eingesetzt werden.

Logistische Regression wird typischerweise zur Behandlung von Situationen mit binären Zielvariablen verwendet, kann aber auch auf andere Arten von Zielvariablen angewendet werden. Abhängig von der Anzahl der Kategorien kann die logistische Regression in mehrere Kategorien unterteilt werden.

Binomial oder binär ist eine Form der Klassifizierung, bei der die abhängige Variable nur zwei mögliche Werte hat, 1 oder 0. Diese Variablen können Erfolg oder Misserfolg, Ja oder Nein usw. darstellen.

Polynom: Die abhängige Variable in dieser Art der Klassifizierung kann drei oder mehr ungeordnete Kategorien haben, z. B. „Klasse A“, „Klasse B“ oder „Klasse C“. Diese Kategorien haben keine quantitative Bedeutung und dienen lediglich der Unterscheidung verschiedener Kategorien.

Ordinal: In dieser Klassifizierung kann die abhängige Variable drei oder mehr potenziell geordnete Kategorien oder Typen quantitativer Bedeutung haben. Diese Variablen könnten beispielsweise „schlecht“ oder „gut“, „sehr gut“ oder „ausgezeichnet“ bedeuten, wobei die Bewertungen zwischen 0 und 2 liegen.

Annahmen der logistischen Regression beim maschinellen Lernen

Bevor Sie sich mit der logistischen Regression befassen, müssen Sie die folgenden relevanten Annahmen verstehen.

• Die Zielvariable in der binären logistischen Regression muss immer binär sein, wobei das erwartete Ergebnis durch Faktorstufe 1 dargestellt wird.
• Das Modell sollte keine Multikollinearität aufweisen, was bedeutet, dass die unabhängigen Variablen unabhängig voneinander sein müssen.
• Das Modell muss relevante Variablen enthalten.

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