الگوریتم رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) چیست؟
الگوریتم رگرسیون لجستیک، یک الگوریتم متداول یادگیری ماشین است که برای طبقه بندی داده بکار میرود، این الگوریتم در واقع برای مدل سازی رابطه بین یک متغیر وابسته (یا ویژگی وابسته) با یک یا چند متغیر مستقل (یا ویژگی‌های مستقل) به کار می رود. این الگوریتم یک رابطه خطی بین ویژگی‌های مستقل و متغیر وابسته را مدل می کند.
احتمالات بکار رفته در رگرسیون خطی عبارتند از:
رابطه خطی: رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته به صورت خطی شکل گرفته است. به بیان ساده تر میتوان گفت، یک خط را رسم میکنیم که بهترین تطابق و همگرایی را با داده ها ایجاد کند.
استقلال خطاها (استقلال همبستگی): فرض میشود که خطاها (اختلاف بین پیش‌بینی مدل و واقعیت) مستقل از یکدیگر باشند.
همسانی واریانس خطاها (همسانی داده): فرض میشود که واریانس خطاها برای هر سطح متغیرهای مستقل ثابت باشد. به عبارت دیگر، اختلافات بین خط پیش‌بینی شده و داده‌های واقعی برای هر سطح متغیرهای مستقل یکسان است.
عدم همبستگی بین خطاها و متغیرهای مستقل: فرض میشود که خطاها هیچ همبستگی معناداری با متغیرهای مستقل ندارند.
توزیع نرمال خطاها: فرض میشود که توزیع خطاها باید نرمال باشد.
نحوه عملکرد الگوریتم رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
این الگوریتم، به صورت زیر عمل کرده و طبقه بندی داده ها را انجام میدهد:
1.آموزش مدل: در مرحله آموزش، الگوریتم رگرسیون لجستیک از یک مجموعه داده آموزشی به شکل متغیرهای ویژگی (ویژگی‌های ورودی) و متغیر وابسته (برچسب‌ها یا کلاس‌ها) استفاده می کند. هدف از آموزش مدل، بهینه‌سازی وزن‌ها (پارامترها) است تا مدل بتواند بهترین تخمین را ارائه دهد.
2.تابع لجستیک (سیگموئید): الگوریتم از تابع لجستیک (سیگموئید) برای تبدیل ترکیب خطی از ویژگی‌ها به یک احتمال بین ۰ و ۱ استفاده میکند.
3.بهینه سازی وزن‌ها: از یک الگوریتم بهینه‌سازی (مثل گرادیان کاهشی) برای بهینه‌سازی وزن‌ها با استفاده از تابع هدف (مثل تابع هزینه یا تابع لجستیک) استفاده میشود. هدف این بهینه‌سازی افزایش دقت مدل در پیش‌بینی کلاس‌ها است.
4.تصمیم گیری و پیش بینی: پس از آموزش مدل، میتوان با استفاده از مدل برای پیش‌بینی کلاس‌ها برای داده‌های جدید استفاده کرد.اگر احتمال محاسبه شده توسط تابع لجستیک بیشتر از ۰.۵ باشد، مدل ممکن است تصمیم بگیرد که داده مربوط به یک کلاس خاص است.
5.ارزیابی عملکرد: عملکرد مدل با استفاده از معیارهایی مانند دقت (accuracy)، حساسیت (sensitivity)، و اختصاص (specificity) ارزیابی میشود. معیارهای ارزیابی به تفکیک صحت پیش‌بینی‌های مثبت و منفی مدل کمک می‌کنند.
6.تطبیق مدل: در صورت نیاز، مدل می‌تواند با استفاده از داده‌های جدید و مشاهدات به‌روز شود تا بهترین تطابق با وضعیت فعلی داشته باشد.
در کل، عملکرد الگوریتم رگرسیون لجستیک در تخمین احتمال اتفاق افتادن یک رویداد (کلاس ۱ یا مثبت) بر اساس ویژگی‌های مشاهده شده است. این الگوریتم به خوبی در مسائل طبقه‌بندی بر اساس ویژگی‌های متغیرها عمل میکند.
کاربردهای الگوریتم رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
این الگوریتم کاربردهای بسیار مهمی در حوزه های مختلف دارد، مواردی از این کاربردها در حوزه های مختلف در بخش زیر توضیح داده ایم:
پزشکی
در بخش پزشکی این الگوریتم پیش بینی احتمال بروز بیماری و تشخیص بیماری ها را برعهده دارد به طور مثال پیش بینی احتمال ابتلا به یک بیماری بر اساس ویژگی‌های پزشکی ، بررسی و تحلیل داده های پرونده بیمار.
بانکداری و امور مالی
در بخش بانکداری و امور مالی این الگوریتم تعیین احتمال پرداخت وام، تشخیص کلاهبرداری های مالی و… را انجام میدهد به صورتی که ویژگی های اقتصادی مشتریان برای احتمال پرداخت وام و پیش بینی و تشخیص موارد کلاهبرداری مالی را بررسی میکند.
صنعت و تولید
در حوزه صنعت و تولید، مدیریت کنترل کیفیت و پیش بینی عمر مفید تجهیزات با این الگوریتم بدست می آید به طور مثال برای پیش بینی مشکلات کنترل کیفیت در تولید و مدل سازی تأثیر ویژگی‌های فنی بر عمر مفید تجهیزات از این الگوریتم استفاده میشود.
تجارت الکترونیک و مارکتینگ
دو کاربرد این الگوریتم در حوزه الکترونیک و مارکتینگ، پیش‌بینی رفتار مشتریان و تحلیل اثر بخشی تبلیغات میتوان نام برد. به طور مثال مدل سازی احتمال خرید مشتریان بر اساس سابقه خرید و ویژگی‌های دیگر و بررسی تأثیر مختلف تبلیغات بر رفتار مشتریان از جمله کاربردهایی است که به ما ارائه میدهد.
علوم اجتماعی
پیش‌بینی رفتار اجتماعی و تحلیل عوامل موثر در تصمیم گیری از کاربردهای این الگوریتم در حوزه علوم اجتماعی میباشد که به صورت بررسی عوامل مؤثر بر رفتار افراد در جوامع بر اساس داده‌های اجتماعی و مدل سازی تأثیر عوامل مختلف بر تصمیم گیری گروه‌ها یا جوامع است.
مهندسی سیستم ها
پیش بینی خطاها و مشکلات به صورتی است که مدل سازی مواردی که ممکن است به خطاها و اشکالات در سیستم‌ها و شبکه‌ها منجر شوند را بررسی میکند. پیش بینی مصرف انرژی در این حوزه به صورتی است که مدل سازی مصرف انرژی را بر اساس شرایط میسنجد.
علوم زیستی
پیش‌بینی احتمال بروز حوادث بیولوژیکی به طور مثال پیش بینی شیوع یک بیماری در یک جمعیت و تحلیل تأثیرات محیط زیستی به صورت بررسی تاثیرات مختلف محیط زیستی بر گونه‌ها و جمعیت‌ها، از کاربردهای این الگوریتم در حوزه علوم زیستی می باشد.
این موارد تنها چند نمونه از کاربردهای الگوریتم رگرسیون لجستیک در حوزه‌های مختلف هستند، و این الگوریتم در بسیاری از زمینه ها برای تصمیم گیری و پیش بینی استفاده می شود.
خلاصه مقاله
الگوریتم رگرسیون لجستیک، یک الگوریتم یادگیری ماشین است که برای طبقه بندی داده بکار میرود، این الگوریتم در واقع برای مدل سازی رابطه بین یک متغیر وابسته با یک یا چند متغیر مستقل به کار می رود. این الگوریتم یک رابطه خطی بین ویژگی‌های مستقل و متغیر وابسته را مدل می کند.