Que Es Regresion Logistica En Python

En este artículo descubrirás qué es la regresión logística y cómo implementarla en Python. La regresión logística es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para predecir variables categóricas. Aprenderás paso a paso cómo utilizar esta técnica en tus análisis de datos. ¡No te lo pierdas!

Introducción a la Regresión Logística en Python: Significado y Ejemplos

La regresión logística en Python es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado utilizado para predecir la probabilidad de una variable binaria dependiente. A diferencia de la regresión lineal, que predice valores numéricos, la regresión logística se utiliza cuando se trata de clasificar datos en dos categorías.

En Python, podemos implementar la regresión logística utilizando la biblioteca scikit-learn. Primero, importamos las bibliotecas necesarias:


import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression


Luego, cargamos nuestro conjunto de datos y dividimos los datos en variables independientes (X) y la variable dependiente (y):


datos = pd.read_csv('archivo.csv')
X = datos[['variable1', 'variable2', ...]]
y = datos['variable_objetivo']


Después, creamos una instancia del modelo de regresión logística:


modelo = LogisticRegression()


A continuación, ajustamos el modelo a nuestros datos de entrenamiento:


modelo.fit(X, y)


Una vez que el modelo ha sido ajustado, podemos usarlo para hacer predicciones sobre nuevos datos:


nuevos_datos = pd.DataFrame({'variable1': [valor1, valor2, ...], 'variable2': [valor1, valor2, ...], ...})
predicciones = modelo.predict(nuevos_datos)


Las predicciones serán etiquetadas como 0 o 1, dependiendo de la categoría a la que se asignen.

La regresión logística es una técnica valiosa para problemas de clasificación en los que tenemos datos etiquetados y queremos predecir la probabilidad de pertenecer a una clase en particular.

Significado de la regresión logística en Python

La regresión logística es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para predecir la probabilidad de ocurrencia de un evento, en base a un conjunto de variables independientes. En Python, esta técnica se implementa utilizando la librería scikit-learn.

La regresión logística se utiliza ampliamente en problemas de clasificación binaria, es decir, cuando se busca predecir si un objeto pertenece a una de dos categorías posibles. El algoritmo utiliza la función logit para modelar la relación entre las variables independientes y la variable objetivo. La función logit es una transformación logarítmica de la probabilidad, que mapea valores en el rango (0,1) a valores en el rango (-∞,+∞).

En resumen, la regresión logística en Python permite construir un modelo que puede predecir la probabilidad de ocurrencia de un evento basado en variables independientes, lo que la hace especialmente útil en problemas de clasificación binaria.

Ejemplos de implementación de la regresión logística en Python

Ejemplo 1:

Supongamos que deseamos predecir si un estudiante será admitido en una universidad en base a sus calificaciones previas y la cantidad de horas de estudio. Podemos utilizar la regresión logística para crear un modelo que prediga la probabilidad de admisión.

«`python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Cargar los datos
data = pd.read_csv(‘datos.csv’)

# Definir variables independientes
X = data[[‘Calificaciones’, ‘Horas de estudio’]]

# Definir variable objetivo
y = data[‘Admitido’]

# Crear el modelo de regresión logística
model = LogisticRegression()

# Ajustar el modelo a los datos
model.fit(X, y)

# Predecir la probabilidad de admisión para un nuevo estudiante
nuevo_estudiante = [[8.5, 5]]
probabilidad_admision = model.predict_proba(nuevo_estudiante)[:, 1]
«`

En este ejemplo, utilizamos la librería pandas para cargar los datos en un DataFrame y seleccionamos las variables independientes (‘Calificaciones’ y ‘Horas de estudio’) y la variable objetivo (‘Admitido’). Luego creamos un objeto LogisticRegression, ajustamos el modelo a los datos y finalmente realizamos una predicción de la probabilidad de admisión para un nuevo estudiante.

Ejemplo 2:

Supongamos que tenemos un conjunto de datos con información sobre clientes de un banco y queremos predecir si un cliente solicitará un préstamo o no basado en su edad y nivel de ingresos. Podemos utilizar la regresión logística para crear un modelo que realice esta predicción.

«`python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Cargar los datos
data = pd.read_csv(‘datos.csv’)

# Definir variables independientes
X = data[[‘Edad’, ‘Ingresos’]]

# Definir variable objetivo
y = data[‘Solicita préstamo’]

# Crear el modelo de regresión logística
model = LogisticRegression()

# Ajustar el modelo a los datos
model.fit(X, y)

# Predecir la probabilidad de solicitud de préstamo para un nuevo cliente
nuevo_cliente = [[35, 50000]]
probabilidad_prestamo = model.predict_proba(nuevo_cliente)[:, 1]
«`

En este caso, cargamos los datos en un DataFrame y seleccionamos las variables independientes (‘Edad’ e ‘Ingresos’) y la variable objetivo (‘Solicita préstamo’). Luego creamos un objeto LogisticRegression, ajustamos el modelo a los datos y realizamos una predicción de la probabilidad de solicitud de préstamo para un nuevo cliente.

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