Descripción: La regresión logística es un método estadístico utilizado para predecir la probabilidad de que un evento ocurra, especialmente en contextos donde las respuestas son binarias, es decir, donde solo hay dos posibles resultados. En el ámbito del aprendizaje automático, la regresión logística se emplea comúnmente como la capa final de modelos de clasificación, transformando las salidas de la red en probabilidades que indican la pertenencia a una clase específica. Este método utiliza la función logística, también conocida como función sigmoide, que mapea cualquier valor real a un rango entre 0 y 1, lo que lo hace ideal para problemas de clasificación. La regresión logística no solo es eficiente en términos computacionales, sino que también proporciona interpretaciones claras de los coeficientes, lo que permite entender la influencia de cada variable en la predicción. Su simplicidad y efectividad la han convertido en una herramienta fundamental en el aprendizaje automático, especialmente en tareas de clasificación donde se requiere una decisión binaria. Además, su integración en diversos modelos permite combinar la capacidad de extracción de características de otras etapas con la robustez de la regresión logística para realizar predicciones precisas.
Historia: La regresión logística fue desarrollada en la década de 1950 por el estadístico David Cox, quien introdujo el modelo en el contexto de la biología y la medicina. A lo largo de los años, su uso se ha expandido a diversas disciplinas, incluyendo la economía y las ciencias sociales. Con el auge del aprendizaje automático en la década de 1990, la regresión logística comenzó a ser utilizada en combinación con otros modelos, especialmente en aplicaciones de clasificación binaria.
Usos: La regresión logística se utiliza en una variedad de campos, incluyendo la medicina para predecir la probabilidad de enfermedades, en finanzas para evaluar el riesgo crediticio, y en marketing para analizar la probabilidad de que un cliente realice una compra. También es común en el análisis de datos sociales y en estudios de comportamiento.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de regresión logística es su uso en la predicción de enfermedades, donde se puede modelar la probabilidad de que un paciente tenga una enfermedad específica basándose en factores de riesgo como la edad, el historial familiar y otros síntomas. Otro ejemplo es en el análisis de campañas publicitarias, donde se puede predecir si un usuario hará clic en un anuncio en función de sus características demográficas y comportamentales.
