Application de la régression logistique dans l'apprentissage automatique

La régression logistique est une technique d'apprentissage supervisé pour la classification qui estime la probabilité d'une variable cible. Cela fonctionne pour les variables cibles avec des catégories binaires, où 1 représente le succès ou oui et 0 représente l'échec ou non. Par conséquent, la régression logistique prédit la probabilité d'une variable cible en construisant une fonction logistique. En termes simples, la régression logistique mappe les données binaires aux représentations probabilistes de 0 et 1 pour les problèmes de classification.

Le modèle de régression logistique prédit mathématiquement P(Y=1) en fonction de X. Il s'agit de l'une des techniques de ML les plus élémentaires et peut être utilisée pour résoudre divers problèmes de classification.

La régression logistique est généralement utilisée pour gérer des situations avec des variables cibles binaires, mais peut également être appliquée à d'autres types de variables cibles. Selon le nombre de catégories, la régression logistique peut être divisée en plusieurs catégories.

Le binôme ou binaire est une forme de classification où la variable dépendante n'a que deux valeurs potentielles, 1 ou 0. Ces variables peuvent représenter le succès ou l'échec, oui ou non, etc.

Polynôme : La variable dépendante dans ce type de classification peut avoir trois catégories non ordonnées ou plus, telles que "Classe A", "Classe B" ou "Classe C". Ces catégories n'ont aucune signification quantitative et sont uniquement utilisées pour distinguer différentes catégories.

Ordinal : dans cette classification, la variable dépendante peut avoir au moins trois catégories ou types potentiellement ordonnés de signification quantitative. Par exemple, ces variables peuvent signifier « médiocre » ou « bon », « très bon » ou « excellent », avec des scores allant de 0 à 2.

Hypothèses de régression logistique dans l'apprentissage automatique

Avant de vous plonger dans la régression logistique, vous devez comprendre les hypothèses pertinentes suivantes.

• La variable cible dans la régression logistique binaire doit toujours être binaire, le résultat attendu étant représenté par le niveau de facteur 1.
• Le modèle ne doit avoir aucune multicolinéarité, ce qui indique que les variables indépendantes doivent être indépendantes les unes des autres.
• Le modèle doit contenir des variables pertinentes.

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