MLBasics #2: Demistificare gli algoritmi di machine learning con la semplicità della regressione logistica
Nel mondo dei dati e dei programmi informatici, il concetto di Machine Learning potrebbe sembrare un osso duro, pieno di matematica complicata e idee complesse.
Questo è il motivo per cui oggi voglio rallentare e dare un’occhiata alle cose fondamentali che fanno funzionare tutto questo con un nuovo numero della mia serie MLBasics.
Rivisiteremo i modelli semplici, ma estremamente importanti, che rappresentano l’ABC del ML. Immagina di iniziare con i pezzi più facili di un grande puzzle. Ritorneremo alle cose semplici, dove è facile capire cosa sta succedendo.
Quindi vieni con noi per il giro mentre analizziamo e rendiamo tutto chiaro.
Immergiamoci nella regressione logistica, passo dopo passo, insieme! 👇🏻🤓
Nella vasta gamma di algoritmi ML, la regressione logistica rappresenta un modello ottimale per problemi di classificazione binaria.
È il percorso fidato che intraprendiamo quando il terreno è categorico e la destinazione è il processo decisionale.
La regressione logistica non è semplicemente uno strumento statistico ma un dispositivo di narrazione che traduce racconti numerici in risultati binari.
Immagina di essere a un bivio in cui ogni percorso porta a un risultato distinto e la tua scelta è binaria: sì o no, vero o falso, A o B.
La regressione logistica è la regina in questo campo di dicotomie.
Fondamentalmente, la regressione logistica riguarda le probabilità. Misura la probabilità che un evento si verifichi.
Il suo obiettivo principale? 🎯
La regressione logistica mira a trovare la probabilità che un dato input appartenga a una determinata classe.
Fonte: towardsdatascience.com
