¿Qué es la Regresión Logística?

La regresión logística es un modelo estadístico utilizado para realizar análisis de regresión en problemas de clasificación binaria. 

A diferencia de la regresión lineal, que se utiliza para predecir valores numéricos continuos, la regresión logística se emplea cuando la variable dependiente o objetivo es categórica y se desea predecir la probabilidad de pertenecer a una de las dos categorías posibles.

El objetivo de la regresión logística es modelar la relación entre una o más variables independientes (también llamadas variables predictoras o características) y la variable dependiente binaria. 

Se utiliza una función logística o sigmoide para mapear la combinación lineal de las variables independientes a una probabilidad en el rango de 0 a 1.

 

En la regresión logística, se ajustan los coeficientes (llamados coeficientes de regresión logística o log-odds) mediante un proceso de optimización, como el método de máxima verosimilitud. 

Estos coeficientes representan el efecto o contribución de cada variable independiente en la probabilidad de pertenecer a una categoría en particular.

Una vez que se han ajustado los coeficientes, se utiliza la función logística inversa para transformar las probabilidades estimadas en predicciones de clase binaria. 

Por lo general, se establece un umbral (por ejemplo, 0.5) para clasificar las instancias en una de las dos categorías en función de las probabilidades predichas.

La regresión logística es ampliamente utilizada en diversos campos, como la medicina, la epidemiología, el análisis de riesgos, la ciencia social y muchos otros, donde la clasificación de eventos binarios es de interés. 

Además, la regresión logística se ha extendido a problemas de clasificación multiclase mediante la utilización de técnicas como la regresión logística multinomial o la regresión logística ordinal.

Es importante destacar que la regresión logística asume ciertas suposiciones, como la linealidad en los log-odds y la ausencia de multicolinealidad entre las variables independientes. 

Además, se pueden aplicar técnicas de regularización, como la regularización de la regresión logística L1 (Lasso) o L2 (Ridge), para evitar el sobreajuste y mejorar la generalización del modelo.