Logistic Regression
La regresión logística suele confundirse con la regresión lineal, pero en realidad persiguen objetivos distintos.
- Regresión lineal: predice valores continuos, como el precio de una vivienda o la temperatura.
- Regresión logística: transforma la salida mediante una función sigmoide para obtener una probabilidad entre 0 y 1, usada en problemas de clasificación binaria.
Ejemplo ilustrativo
Un modelo de regresión lineal podría intentar predecir directamente si un correo es spam con valores continuos (–2.3, 0.7, 4.8). En cambio, la regresión logística convierte ese resultado en una probabilidad claire : por ejemplo, 0.87 de que sea spam.
Aplicaciones prácticas
- Salud: detección de enfermedades a partir de análisis clínicos.
- Marketing: predicción de si un cliente responderá a una campaña.
- Seguridad informática: clasificación de accesos como legítimos o maliciosos.
Ventajas y límites
Es un algoritmo fácil de interpretar y rápido, pero limitado para relaciones altamente no lineales. En esos casos, se prefieren modelos más complejos como redes neuronales profundas o boosting.
Más allá de la medicina y las finanzas, la regresión logística se ha consolidado como una técnica clave en procesamiento de lenguaje natural. Por ejemplo, se utiliza para clasificar correos electrónicos como spam o no spam, o para determinar si una reseña tiene sentimiento positivo o negativo. También se emplea en sistemas judiciales predictivos, donde es esencial poder justificar cada paso del modelo ante jueces o reguladores.
Una ventaja práctica es que los modelos son rápidos de entrenar y escalar incluso cuando se manejan miles de observaciones. Esto los convierte en candidatos ideales para sistemas en producción donde el costo computacional debe mantenerse bajo. Además, las salidas probabilísticas permiten priorizar casos: un 90 % de probabilidad de fraude puede activar una alerta inmediata, mientras que un 40 % puede derivarse a revisión manual.
En términos de aprendizaje automático, la regresión logística suele ser la primera capa de análisis: fácil de implementar, confiable y comprensible. Aunque modelos como redes neuronales profundas logran mejores resultados en problemas complejos, la regresión logística sigue siendo fundamental como punto de partida y como referencia interpretativa.
📚 Referencias
- James, G., et al. (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer.
