Binary Logistic Regression (Regresión Logística Binaria)

Es un modelo estadístico utilizado para predecir resultados binarios, donde la variable dependiente solo puede tomar uno de dos valores, típicamente representados como 0 y 1.

Se basa en la función logística o sigmoidea, que transforma una combinación lineal de las variables independientes en una probabilidad estimada entre 0 y 1.

Es ampliamente empleado en machine learning y análisis de datos para clasificar observaciones en dos categorías, como determinar si un correo es spam o no, si un cliente comprará o no un producto, entre otros.

Durante el entrenamiento, se utiliza el método de máxima verosimilitud para ajustar los parámetros del modelo y minimizar el error entre las predicciones y los datos reales.

Aunque es sencilla en su implementación, puede extenderse para incluir técnicas avanzadas como regularización para evitar el sobreajuste y mejorar su capacidad generalizadora.