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En estadística, la regresión logística es un tipo de análisis de clasificación utilizado para predecir el resultado de una variable categórica (una variable que puede adoptar un número limitado de categorías) en función de las variables independientes o predictoras.
La regresión logística estima la probabilidad de que ocurra un evento, como votar o no votar, en función de un conjunto de datos dado de variables independientes. Este tipo de modelo estadístico (también conocido como modelo logit) se utiliza a menudo para la clasificación y el análisis predictivo.
La regresión logística es una técnica de análisis de datos que predice el valor de un factor basándose en otro. Se usa en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning para obtener información procesable y tomar decisiones.
En este post se explica qué es la regresión logística en estadística. Asimismo, encontrarás la fórmula de la regresión logística, cuáles son los diferentes tipos de regresión logística y, además, un ejercicio resuelto de la regresión logística.
Aprende qué es una regresión logística, cómo se diferencia de una regresión lineal y cómo se aplica con ejemplos prácticos. Descubre cómo usar esta técnica estadística para analizar datos cualitativos y cuantitativos en salud y otros campos.
La regresión logística es un instrumento estadístico de análisis bivariado o multivariado, de uso tanto explicativo como predictivo. Resulta útil su empleo cuando se tiene una variable dependiente dicotómica (un
Aprende qué es la regresión logística, un modelo estadístico para estudiar las relaciones entre variables cualitativas y clasificar eventos. Descubre cómo usarla en Python con el módulo sklearn.linear_model.
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