Regresión Logística

Es uno de los métodos más sencillos para abordar el problema de clasificación, pero sirve como base para entender otros métodos más complejos.

[tarikabaraka]

En estadística, la regresión logística es un tipo de análisis de regresión utilizado para predecir el resultado de una variable categórica en función de las variables independientes o predictoras. Es útil para modelar la probabilidad de un evento ocurriendo en función de otros factores.

[universidadbuenosaires]

Aporte. Para determinar los coeficientes betas previamente se debe hacer lo siguiente: Tomar el conjunto de datos de la variable predictora y armar un conjunto de entrenamiento del modelo. Por ejemplo: si el conjunto de datos de la variable son 100 datos:, a partir de este armamos otro conjunto (conviende de manera aleatoria) con, por ejemplo, el 70% de datos...Conjunto de entrenamiento= {d1, d2, d3, y otro Conjunto de prueba= { d71, d72, ....d100} . Tomamos el conjunto de entrenamiento y mediante un soft estadistico ( R, Pyton, etc) realizar una regresión logistica. Ahí apareceran varios inicadores pero debemos identificar aquellos que dicen coeficientes de las variables independientes, es decir, beta 1, betas 2...etc. y el intercepto el cual representa el beta 0. Luego, con esos coeficientes se toma un programa por ejemplo geogebra y se grafica la función que muestra aquí en el video utilizando los betas cosrrespondientes. Por último, se toma los datos del conjunto de prueba y se analiza lo que aqui se esta analizando en el video. Resumen: Para hallar los betas se utiliza un soft estadistico utilizando regresion logistica a un subconjuto del total de datos ( 70% u 80% estará bien) . Luego se arma la función de probabilidades reemplazando los betas. Luego se prueba en dicha fucnción los datos del conjunto de prueba y se analizan las probabilidades y se observa si funciona, es decir, si predice sobre el conjunto de prueba los esperado y con que probabilidad lo hace. Este video me ayudo a recordar. 👍👍👍

[davidivanmoralescampos]

Excelente video 👌, me ayudó a comprender mejor el tema, ¡Saludos! .

[nikitalatina]

Felcitaciones por tu video excelente. Eres muy bueno. Mil gracias :*

[cesarl.c.]

Felicitaciones por el excelente video. Una pregunta, como se calcula el coeficiente beta. Gracias .

[MariaDiaz-dbnr]

Gracias por tus explicaciones. Saludos

[gasparrodriguez]

Excelente forma de explicarla en un video corto

[MIGUITARRAYYO]

Buena explicación aunque ese intento desesperado de modular tu voz mas bien te está perjudicando

[Hazlo_Bob]

Es buena explicación, pero... Había alguien cerca, quien no debía escucharte? Incómoda mucho el susurreo.