Logistik-Regression ist ein statistisches Verfahren, das zur Vorhersage von binären Ergebnissen anhand eines oder mehrerer Prädiktoren eingesetzt wird. Im Gegensatz zur linearen Regression, die kontinuierliche Werte vorhersagt, wird die logistische Regression für Klassifikationsaufgaben verwendet, bei denen das Ergebnis eine binäre Variable ist, wie beispielsweise 0 oder 1, „ja“ oder „nein“.
Der Name „logistik“ leitet sich von der logistischen Funktion ab, die in diesem Zusammenhang eingesetzt wird, um die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses zu modellieren. Diese Funktion, auch Sigmoid-Funktion genannt, wandelt jeden reellen Wert in einen Wert zwischen 0 und 1 um, der die Wahrscheinlichkeit des positiven Ergebnisses darstellt.
Logistik-Regression ist in vielen Bereichen wie Kreditwürdigung, medizinischer Diagnose und Kundenabwanderungsprognose weit verbreitet. Sie hilft dabei, komplexe Zusammenhänge zwischen Variablen zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Koeffizienten in der logistischen Regression geben Aufschluss über die Änderung der Log-Odds des Ergebnisses, was die Interpretation der Ergebnisse erleichtert.
Trotz der Komplexität der zugrundeliegenden Mathematik ist die logistische Regression ein mächtiges Werkzeug für die Vorhersage und Klassifikation, das in der maschinellen Lerntheorie eine zentrale Rolle spielt.