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Definition - Was bedeutet logistische Regression?
Die logistische Regression ist eine Art statistische Analyse, die verwendet wird, um das Ergebnis einer abhängigen Variablen basierend auf vorherigen Beobachtungen vorherzusagen. Zum Beispiel könnte ein Algorithmus den Gewinner einer Präsidentschaftswahl auf der Grundlage der Wahlergebnisse der Vergangenheit und der Wirtschaftsdaten ermitteln. Logistische Regressionsalgorithmen sind beim maschinellen Lernen beliebt.
Techopedia erklärt die logistische Regression
Die logistische Regression ist eine statistische Analysetechnik, die versucht, einen Datenwert basierend auf vorherigen Beobachtungen vorherzusagen. Ein logistischer Regressionsalgorithmus untersucht 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 er alle Umfrageergebnisse mittelt. Ein ausgefeilterer Algorithmus könnte auch Wirtschaftsdaten und vergangene Wahlen in sein Modell einbeziehen. Ein anderer Algorithmus versucht möglicherweise zu ermitteln, welche Benutzer einer Website auf bestimmte Anzeigen klicken würden. Es wird auch häufig bei der Datenbankvorbereitung verwendet, um Daten für Extraktions-, Transformations- und Ladeoperationen (ETL) zu klassifizieren.
