La regresión logística es un método de aprendizaje automático utilizado para predecir la probabilidad de que ocurra un evento binario, como sí/no, verdadero/falso, o 0/1. A diferencia de la regresión lineal, que se utiliza para predecir valores numéricos continuos, la regresión logística se emplea en problemas de clasificación.
El objetivo de la regresión logística es encontrar la relación entre las variables independientes (características) y la variable dependiente (resultado de clasificación) utilizando una función logística. Esta función se utiliza para modelar la probabilidad de que la variable dependiente pertenezca a una clase determinada.
En términos más técnicos, la regresión logística utiliza la función logit para transformar la variable dependiente y la relación lineal de las variables independientes en una función sigmoidal. Esta función sigmoidal asigna valores en el rango de 0 a 1, lo que representa la probabilidad de que una observación pertenezca a una clase específica.
Para ajustar un modelo de regresión logística, se utilizan técnicas de optimización, como el método de máxima verosimilitud, para estimar los coeficientes del modelo. Estos coeficientes indican la contribución relativa de cada variable independiente en la predicción del resultado de clasificación.
Una vez ajustado el modelo, se pueden hacer predicciones sobre nuevas observaciones asignando una probabilidad de pertenencia a cada clase. Para tomar una decisión final, se establece un umbral de probabilidad, generalmente 0.5, por encima del cual se clasifica la observación en una clase y por debajo del cual se clasifica en la otra clase.
La regresión logística es ampliamente utilizada en diversos campos, como la medicina, la economía, la ciencia de datos y la inteligencia artificial, debido a su simplicidad y capacidad para abordar problemas de clasificación binaria.