رگرسیون لجستیک(Logistic Regression):
رگرسیون لجستیک یک روش آماری است که برای مدل سازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می شود. در درجه اول برای حل مسائل طبقه بندی باینری استفاده می شود که در آن متغیر وابسته دارای دو سطح است. از رگرسیون لجستیک به طور گسترده ای در زمینه های مختلف از جمله یادگیری ماشینی، تحقیقات پزشکی و علوم اجتماعی استفاده می شود.
در رگرسیون لجستیک، متغیر وابسته به عنوان تابعی از متغیرهای مستقل با استفاده از تابع لجستیک (همچنین به عنوان تابع سیگموئید شناخته می شود) مدل می شود. تابع لجستیک هر عدد با ارزش واقعی را به مقداری بین 0 و 1 نگاشت می کند، که نشان دهنده احتمال تعلق متغیر وابسته به یک کلاس خاص است.
فرمول رگرسیون لجستیک به شرح زیر است:
P(Y=1|X) = 1 / (1 + e^(-Z))
که در آن:
P(Y=1|X) احتمال 1 بودن متغیر وابسته Y با توجه به متغیر پیش بینی X است. e پایه لگاریتم طبیعی است (تقریباً 2.71828). z ترکیب خطی متغیرهای پیش بینی است که با ضرایب مربوطه آنها وزن می شود.
فرمول را می توان به صورت زیر گسترش داد:
Z = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βn*Xn
که در آن:
z ترکیب خطی متغیرهای پیش بینی کننده است. β0، β1، β2، ...، βn ضرایب مدل رگرسیون لجستیک هستند. X1، X2، ...، Xn متغیرهای پیش بینی هستند.
برای تخمین ضرایب (β0، β1، β2، ...، βn) از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مختلف مانند برآورد حداکثر درستنمایی استفاده می‌شود.
در اینجا چند نکته کلیدی در مورد رگرسیون لجستیک را بیان خواهیم کرد:
· این یک نوع تحلیل رگرسیونی است که در آن متغیر وابسته باینری است (به عنوان مثال بله/خیر، درست/نادرست، 0/1).
· رگرسیون لجستیک از تابع لجستیک (همچنین به عنوان تابع سیگموئید شناخته می شود) برای مدل سازی رابطه بین پیش بینی کننده ها و احتمال نتیجه استفاده می کند.
· تابع لجستیک هر عدد با ارزش واقعی را به مقداری بین 0 و 1 ترسیم می کند، که نشان دهنده احتمال نتیجه باینری است.
· مدل ضرایب متغیرهای پیش بینی کننده را برای تعیین تأثیر آنها بر نتیجه تخمین می زند.
· رگرسیون لجستیک می تواند متغیرهای پیش بینی کننده طبقه بندی و پیوسته را مدیریت کند.
برای ایجاد مدل رگرسیون لجستیک به یکسری شرایط و پیش فرض ها نیاز خواهیم داشت:
· نتیجه باینری: رگرسیون لجستیک زمانی مناسب است که متغیر وابسته دودویی یا دوگانه باشد، به این معنی که تنها دو نتیجه ممکن دارد.
· خطی بودن: رگرسیون لجستیک یک رابطه خطی بین متغیرهای مستقل و شانس نتایج را فرض می کند. این را می توان از طریق تکنیک هایی مانند ترسیم منطق نتیجه در برابر متغیرهای مستقل ارزیابی کرد.
· استقلال مشاهدات: رگرسیون لجستیک فرض می کند که مشاهدات مستقل از یکدیگر هستند. این بدان معنی است که مشاهدات نباید تحت تأثیر یکدیگر قرار گیرند یا هیچ شکلی از خوشه بندی را نشان دهند.
· عدم وجود چند خطی: متغیرهای مستقل نباید همبستگی بالایی با یکدیگر داشته باشند. چند خطی می تواند منجر به تخمین های ناپایدار و مشکلات در تفسیر شود.
· حجم نمونه کافی: رگرسیون لجستیک به تعداد کافی مشاهدات برای به دست آوردن تخمین های قابل اعتماد نیاز دارد. به عنوان یک قاعده کلی، توصیه می شود حداقل 10-20 مورد با کمترین فراوانی پیامد در هر متغیر مستقل داشته باشید.
منبع:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1553-2712.2011.01185.x
