Explica el algoritmo de Regresión Logística (Logistic Regression) en el ambito de Machine Learning.
视频信息
答案文本
视频字幕
La Regresión Logística es un algoritmo fundamental de clasificación supervisada en Machine Learning. A diferencia de la regresión lineal que predice valores continuos, la regresión logística predice probabilidades de clasificación. Utiliza la función sigmoide que mapea cualquier valor real a un rango entre 0 y 1, interpretándose como probabilidad. Con un umbral típico de 0.5, clasifica las instancias en diferentes clases.
El algoritmo de regresión logística funciona en dos pasos principales. Primero, calcula una combinación lineal de las características de entrada con sus pesos correspondientes, más un término de sesgo. Esta es la misma operación que en regresión lineal. Segundo, aplica la función sigmoide a esta salida lineal para transformarla en una probabilidad entre cero y uno. Por ejemplo, si z es igual a 2.5, la función sigmoide produce 0.92, interpretándose como una probabilidad del 92 por ciento.
Para entrenar el modelo de regresión logística, utilizamos la función de costo de entropía cruzada, que penaliza fuertemente las predicciones incorrectas de alta confianza. El algoritmo de descenso de gradiente minimiza iterativamente esta función ajustando los pesos en la dirección opuesta al gradiente. Como vemos en la gráfica, el costo disminuye gradualmente hasta converger en el mínimo, donde el modelo alcanza su mejor rendimiento.
El límite de decisión es fundamental en la regresión logística. Separa el espacio de características en regiones donde el modelo predice diferentes clases. Cuando la probabilidad es mayor o igual a 0.5, clasificamos como clase 1, representada en azul. Cuando es menor a 0.5, clasificamos como clase 0, en rojo. En problemas bidimensionales, este límite forma una línea recta que divide perfectamente el espacio, permitiendo una clasificación clara de nuevas observaciones.
La regresión logística tiene numerosas aplicaciones prácticas en diversos campos. Se utiliza en diagnóstico médico para predecir enfermedades, en marketing digital para segmentación de clientes, en detección de spam, análisis financiero y reconocimiento de patrones. Sus principales ventajas incluyen rapidez en el entrenamiento, resultados fácilmente interpretables, resistencia al overfitting y ser un excelente punto de partida para problemas de clasificación. En resumen, la regresión logística combina simplicidad y efectividad, siendo un algoritmo fundamental en machine learning.