ПРИМЕНЕНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ ДЛЯ БИЗНЕС-ИНСАЙТОВ
КРАТКОЕ ОБЗОР ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ И ЕЕ ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ
Когда зависимая переменная является категориальной или бинарной по форме, логистическая регрессия представляет собой статистический метод, используемый для изучения связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.
В обобщенной линейной модели, известной как логистическая регрессия, связь между независимыми и зависимыми переменными моделируется с использованием логистической функции. Логистическая функция представляет собой кривую S-образной формы, которая преобразует любое действительное число в число от 0 до 1, что делает ее полезной для оценки вероятности того, что событие произойдет. Это популярный алгоритм решения проблем категоризации, который широко применяется в ряде отраслей, включая здравоохранение и цифровой маркетинг.
С другой стороны, проблемы бинарной классификации решаются с помощью логистической регрессии, где зависимая переменная имеет только два возможных значения, обычно 0 и 1. Целью логистической регрессии является оценка вероятности события на основе набора независимых факторов. Остатки не распределены нормально, поэтому логистическая регрессия предполагает нелинейную связь между зависимой переменной и независимыми факторами.
ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ
Преимущество логистической регрессии в том, что ее легко понять и использовать. Это может дать важную информацию о переменных, которые влияют на то, как происходит событие, и является мощным инструментом для понимания взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными. Его можно использовать для прогнозирования результатов на основе свежих данных, и его очень просто развернуть. Результаты логистической регрессии можно понять. Коэффициенты модели показывают направление и величину влияния каждого признака на результат. Это упрощает понимание переменных, влияющих на результат.
Тем не менее, у логистической регрессии есть и существенные недостатки. Его предположение о линейности, которое не всегда применимо в реальных условиях, является одним из его основных ограничений. Кроме того, логистическая регрессия предполагает, что наблюдения независимы друг от друга, что может быть не всегда так.
ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ
Вероятность того, что у пациента будет конкретное заболевание, можно предсказать с помощью анализа данных о пациенте, таких как возраст, пол, история болезни и симптомы, с использованием логистической регрессии. Например, на основе возраста, пола, артериального давления и уровня холестерина пациента можно использовать логистическую регрессию для прогнозирования вероятности того, что у пациента будет сердечная недостаточность. Медицинские работники могут принимать превентивные меры, чтобы снизить риск осложнений и улучшить результаты лечения пациентов, выявляя пациентов с высоким риском осложнений.
ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ В МАРКЕТИНГЕ
Анализ данных о трафике веб-сайта и выявление тенденций в поведении потребителей можно выполнить с помощью логистической регрессии. Логистическая регрессия может помочь маркетологам определить области для улучшения и оптимизировать свою маркетинговую стратегию, изучая данные о поведении потребителей, такие как данные о посещаемости и коэффициенты конверсии.
Прогнозирование оттока клиентов — еще одно применение логистической регрессии в цифровом маркетинге. Логистическая регрессия может прогнозировать вероятность того, что потребитель прекратит использование продукта или услуги, путем изучения данных о клиентах, включая историю покупок, поведение и демографические данные. Маркетологи могут предотвратить уход клиентов, выявляя тех, кто с наибольшей вероятностью это сделает.
