Desmistificando a regressão logística: um guia simples

Jul 01, 2023

WeiQin Chuah

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Tornando-se Humano: Revista Inteligência Artificial

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No mundo da ciência de dados e do aprendizado de máquina, a regressão logística é um algoritmo poderoso e amplamente utilizado. Apesar do nome, não tem nada a ver com movimentação de logística ou movimentação de mercadorias. Em vez disso, é uma ferramenta fundamental para tarefas de classificação, ajudando-nos a prever se algo pertence a uma de duas categorias, como sim/não, verdadeiro/falso ou spam/não spam. Neste blog, vamos quebrar o conceito de regressão logística e explicá-lo da forma mais simples possível.

A regressão logística é um tipo de algoritmo de aprendizagem supervisionada. O termo “regressão” pode ser enganoso, pois não é usado para prever valores contínuos como na regressão linear. Em vez disso, trata de problemas de classificação binária. Em outras palavras, responde a perguntas que podem ser respondidas com um simples “sim” ou “não”.

Imagine que você é um oficial de admissões em uma universidade e deseja prever se um aluno será admitido com base nas notas dos testes. A regressão logística pode ajudá-lo a fazer essa previsão!

No centro da regressão logística está a função sigmóide. Pode parecer complexo, mas é apenas uma função matemática que reduz qualquer entrada a um valor entre 0 e 1.

A fórmula para a função sigmóide é:

Onde:

Vamos visualizá-lo:

Como você pode ver, a função sigmóide mapeia grandes valores positivos de z próximos de 1 e grandes valores negativos próximos de 0. Quando z = 0, sigmoid(z)é exatamente 0,5.

Agora entendemos a função sigmóide, mas como ela nos ajuda a fazer previsões?

Na regressão logística, atribuímos uma pontuação a cada ponto de dados, que é o resultado de uma combinação linear dos recursos de entrada. Em seguida, passamos essa pontuação pela função sigmóide para obter um valor de probabilidade entre 0 e 1.

Matematicamente, a pontuação z é calculada como:

Onde:

Assim que tivermos a probabilidade sigmóide(z), podemos interpretá-lo como a probabilidade do ponto de dados pertencer à classe positiva (por exemplo, admissão).

Como a regressão logística nos dá probabilidades, precisamos tomar uma decisão com base nessas probabilidades. Fazemos isso definindo um limite, geralmente de 0,5. Se sigmóide (z) for maior ou igual a 0,5, prevemos a classe positiva; caso contrário, prevemos a classe negativa.

Em resumo, a regressão logística é um algoritmo simples, mas eficaz para problemas de classificação binária. Ele usa a função sigmóide para mapear as pontuações em probabilidades, facilitando a interpretação dos resultados.

Lembre-se de que a regressão logística é apenas uma parte do vasto e empolgante campo do aprendizado de máquina, mas é um alicerce crucial em sua jornada na ciência de dados. Boa classificação!

1. Regressão logística para classificação binária: A regressão logística é um algoritmo poderoso usado para tarefas de classificação binária. Ajuda a prever se algo pertence a uma das duas categorias, tornando-o ideal para cenários de sim/não, verdadeiro/falso ou spam/não spam.

2. Função Sigmóide: No centro da regressão logística está a função sigmóide, que mapeia valores de entrada para probabilidades entre 0 e 1. Esta função é crítica para converter a combinação linear de características de entrada em uma pontuação de probabilidade.

3. Interpretação de probabilidades: Ao contrário de outros métodos de regressão, a regressão logística produz probabilidades em vez de valores contínuos. Essas probabilidades representam a probabilidade de um ponto de dados pertencer à classe positiva, permitindo uma compreensão clara das previsões do modelo.

4. Configuração de limites: Para fazer previsões reais, um limite é definido (geralmente 0,5). Se a probabilidade prevista for maior ou igual ao limite, a classe positiva é prevista; caso contrário, a classe negativa é prevista. O ajuste do limite pode afetar a precisão do modelo e a compensação de recall.