Differenze tra Regressione Logistica e Regressione Lineare

Regressione logistica vs. Regressione lineare: cosa cambia?

Introduzione

Nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning, due tecniche molto utilizzate sono la regressione logistica e la regressione lineare. Entrambe sono utilizzate per modellare e analizzare relazioni tra variabili. Tuttavia, esistono differenze significative tra le due che è importante comprendere per utilizzarle in modo efficace.

Regressione Logistica

La regressione logistica è una tecnica utilizzata quando la variabile dipendente è binaria. Ciò significa che la variabile che stiamo cercando di prevedere può avere solo due valori possibili, come vero/falso, sì/no, 0/1. La regressione logistica, a differenza della regressione lineare, si basa sull’utilizzo di una funzione logistica per stimare la probabilità che una determinata osservazione faccia parte di una classe specifica. Questo la rende particolarmente adatta per problemi di classificazione.

Caratteristiche della regressione logistica:

• Variabile dipendente binaria: la variabile da prevedere può assumere solo due valori.
• Utilizzo della funzione logistica: la relazione tra le variabili è modellata tramite una curva a forma di “S”.

Regressione Lineare

La regressione lineare, d’altra parte, è utilizzata quando la variabile dipendente è continua. Questo significa che la variabile che stiamo cercando di prevedere può assumere un’infinità di valori all’interno di un intervallo. La regressione lineare si basa sull’assunzione che esista una relazione lineare tra la variabile dipendente e le variabili indipendenti.

Caratteristiche della regressione lineare:

• Variabile dipendente continua: la variabile da prevedere può assumere un’infinità di valori all’interno di un intervallo.
• Relazione lineare: si assume che la relazione tra le variabili sia approssimativamente lineare.

Differenze Chiave

Variabile dipendente: La principale differenza tra regressione logistica e regressione lineare è il tipo di variabile dipendente che possono trattare. Mentre la regressione logistica è adatta per variabili binarie, la regressione lineare è utilizzata per variabili continue.

Funzione di predizione: La regressione logistica si basa sull’utilizzo della funzione logistica per predire le probabilità, mentre la regressione lineare utilizza una combinazione lineare delle variabili indipendenti per fare previsioni.

Interpretazione dei coefficienti: Nei modelli di regressione logistica, i coefficienti sono esponenziali delle probabilità e possono essere interpretati come moltiplicatori delle probabilità. Invece, nella regressione lineare, i coefficienti rappresentano il cambiamento nella variabile dipendente per un cambiamento unitario nelle variabili indipendenti.

Conclusione

In conclusione, la scelta tra regressione logistica e regressione lineare dipende principalmente dal tipo di variabile dipendente con cui si sta lavorando. Se la variabile da prevedere è binaria, la regressione logistica è la scelta giusta. Se la variabile è continua, la regressione lineare è più appropriata. È importante comprendere le differenze tra queste due tecniche per poter selezionare il modello più adatto alle proprie esigenze analitiche.