Was ist logistische Regression?
Logistische Regression ist eine Art von statistischer Analyse, die verwendet wird, um das Ergebnis einer abhängigen Variablen basierend auf früheren Beobachtungen vorherzusagen. Zum Beispiel könnte ein Algorithmus den Gewinner einer Präsidentschaftswahl basierend auf vergangenen Wahlergebnissen und Wirtschaftsdaten bestimmen. Logistische Regressionsalgorithmen sind im maschinellen Lernen beliebt.
Logistische Regression ist eine Technik in der statistischen Analyse, die versucht, basierend auf früheren Beobachtungen einen Datenwert vorherzusagen. Ein logistischer Regressionsalgorithmus betrachtet die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren abhängigen Variablen.
Die logistische Regression hat eine Reihe von Anwendungen im maschinellen Lernen. Ein logistischer Regressionsalgorithmus könnte versuchen, vorherzusagen, welcher Kandidat bei einer Wahl gewinnen würde, indem alle Abfrageergebnisse gemittelt werden. Ein ausgefeilterer Algorithmus könnte in seinem Modell auch ökonomische Daten und vergangene Wahlen enthalten. Ein anderer Algorithmus könnte versuchen herauszufinden, welche Benutzer einer Website auf bestimmte Anzeigen klicken. Es wird auch häufig bei der Datenbankvorbereitung verwendet, um Daten für ETL-Vorgänge (Extract, Transform and Load) zu klassifizieren.
