Model regresji logistycznej jest używany do przewidywania prawdopodobieństwa przynależności do dwóch klas w przypadku problemów klasyfikacji binarnej. Działanie modelu regresji logistycznej można opisać w kilku krokach:
- Dane wejściowe: Model regresji logistycznej przyjmuje jako dane wejściowe zbiór cech (zmiennych niezależnych), które są reprezentowane jako wektor x = (x1, x2, …, xn), gdzie n to liczba cech.
- Przygotowanie danych: Dane wejściowe mogą być standaryzowane lub normalizowane, a także mogą być usuwane braki danych lub wprowadzane odpowiednie imputacje.
- Tworzenie funkcji logitowej: Model tworzy funkcję logitową, która jest funkcją liniową przekształconą przez funkcję logistyczną. Funkcja logitowa pozwala na przewidywanie prawdopodobieństwa przynależności do jednej z dwóch klas, przyjmując wartości w zakresie [0, 1].
- Estymacja parametrów: Model regresji logistycznej estymuje parametry modelu, czyli wagi (theta) przypisane do każdej cechy na podstawie dostępnych danych treningowych. Może być stosowane różne metody estymacji, takie jak metoda największej wiarogodności (MLE) lub metoda najmniejszych kwadratów (OLS).
- Funkcja aktywacji: Po otrzymaniu wartości funkcji logitowej, jest stosowana funkcja aktywacji, tak jak funkcja sigmoidalna lub funkcja softmax, aby uzyskać ostateczne prawdopodobieństwo przynależności do danej klasy.
- Prognoza: Na podstawie otrzymanego prawdopodobieństwa model regresji logistycznej dokonuje prognozy przynależności do jednej z dwóch klas, na podstawie ustalonego progu.
- Ocena modelu: Model jest oceniany na podstawie miar takich jak precyzja, czułość, swoistość, F1-score itp., aby określić jego skuteczność w przewidywaniu klas.
- Udoskonalenie modelu: Model może być dalej usprawniany poprzez dostosowanie hiperparametrów, optymalizację algorytmu uczącego lub poprawę jakości danych wejściowych.
- Weryfikacja i walidacja modelu: Model regresji logistycznej może być weryfikowany i walidowany na niezależnych zbiorach danych, aby potwierdzić jego skuteczność i ogólną zdolność do generalizacji na nowych danych.
- Implementacja i użycie modelu: Po zakończeniu treningu i oceny modelu, można go zaimplementować w rzeczywistym środowisku produkcyjnym, aby dokonywał predykcji na nowych danych.
Wymagania techniczne modelu regresji logistycznej są stosunkowo niskie, a jego implementacja jest stosunkowo prosta w użyciu. Można go stosować w różnorodnych zastosowaniach, takich jak prognozowanie churnu klientów, analiza sentymentu, klasyfikacja spamu, diagnostyka medyczna i wiele innych.
Częste problemy w modelach regresji logistycznej mogą obejmować występowanie danych brakujących, nieodpowiedni wybór cech, overfitting lub underfitting modelu, czy też problem z niezrównoważonymi klasami. Rozwiązania takich problemów mogą wymagać zastosowania odpowiednich technik preprocesowania danych, optymalizacji modelu, strojenia hiperparametrów lub zastosowania zaawansowanych technik uczenia maszynowego, takich jak regularyzacja, bootstraping czy ensemble learning.