Logistic Regression (Regresión Logística)

Es un modelo estadístico utilizado en el ámbito del aprendizaje supervisado para resolver problemas de clasificación.

Se basa en la relación entre una o más variables independientes y una variable dependiente categórica, que suele tomar valores binarios.

Funciona mediante la aplicación de una función sigmoide o logística, que transforma los valores predichos en una probabilidad entre 0 y 1.

El objetivo principal es analizar y predecir la probabilidad de que un evento pertenezca a una determinada categoría.

Aunque inicialmente fue creado para trabajos estadísticos, su adaptabilidad lo hace ampliamente utilizado en inteligencia artificial y machine learning.

Se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados y ajustando los coeficientes mediante optimización matemática, frecuentemente con el algoritmo de gradiente descendente.

Es especialmente útil en tareas como la detección de spam, el diagnóstico médico o la predicción de abandono en aplicaciones digitales.

A pesar de su aparente simplicidad, puede ser ampliado para clasificaciones multiclase utilizando variantes como la regresión logística multinomial.