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La regressione logistica è un modello statistico utilizzato per prevedere la probabilità di un evento in base a un insieme di variabili indipendenti.
E’ particolarmente utile quando si vuole classificare un evento come appartenente o meno ad una determinata categoria (ad esempio, un cliente che acquisterà o meno un prodotto, un paziente che svilupperà o meno una malattia).

Si tratta di un algoritmo di Apprendimento Automatico Supervisionato che può essere utilizzato per modellare la probabilità di una determinata classe o evento. Viene utilizzato quando i dati sono linearmente separabili – cioè se esiste una linea o un piano che possono essere utilizzati per separare i dati in diverse classi in modo univoco – e l’esito è binario o dicotomico.
Ciò significa che la regressione logistica viene solitamente utilizzata per problemi di classificazione binaria (Sì/No, Corretto/Sbagliato, Vero/Falso, ecc.),

Nel corso di questo post mostrerò come eseguire una regressione logistica binomiale per creare un modello di classificazione, al fine di prevedere risposte binarie su un determinato insieme di predittori.

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Introduzione

Il Machine Learning sta cambiando il modo in cui vediamo il mondo intorno a noi.
Dalla previsione del tempo alla diagnosi medica, dalla raccomandazione di contenuti su una piattaforma di streaming all’identificazione di frodi finanziarie, il Machine Learning è sempre più presente nella nostra vita quotidiana.

Ma cos’è esattamente e come funziona? In questo post ti guiderò attraverso i concetti fondamentali del Machine Learning e ti mostrerò come può essere utilizzato per risolvere problemi reali. Ti mostrerò anche come iniziare ad apprendere il Machine Learning, quali sono le risorse disponibili e come utilizzare questa tecnologia per migliorare la tua vita e il tuo lavoro.

Leggi tutto “Capire i concetti di base del Machine Learning: una guida per principianti”