Régression logistique

Carte Rare · n° 61844

En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression principalement utilisé en classification binaire. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée y {\displaystyle y} ) à un vecteur de variables aléatoires ( x 1 , … , x K ) {\displaystyle (x_{1},\ldots ,x_{K})} . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé. Elle est largement utilisée en apprentissage automatique.

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