Regresión lineal frente a regresión logística: 7 diferencias clave

Por el equipo editorial de Indeed

Actualizado el 29 de marzo de 2022 | Publicado el 22 de junio de 2021

Actualizado el 29 de marzo de 2022

Publicado el 22 de junio de 2021

Una herramienta importante en los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis estadístico es el análisis de regresión, que determina la relación entre las variables dependientes e independientes. La regresión logística y la regresión lineal son las dos ramas del análisis de regresión. Comprender ambos tipos de regresión puede ayudarlo a usarlos de manera efectiva en sus proyectos. En este artículo, analizamos la regresión logística y la regresión lineal y sus diferencias.

¿Qué es la regresión logística?

La regresión logística es un cálculo estadístico que los arquitectos de datos, analistas y otros profesionales de la informática utilizan para calcular resultados que solo pueden tener dos resultados. La regresión logística predice las posibilidades de que ocurra un evento, como que una persona gane o pierda una competencia o que un estudiante apruebe o reprobar un examen. El modelo se basa en un conjunto de variables independientes que pueden determinar si ocurre un determinado evento. Los dos resultados a los que llega son variables dependientes porque permanecen constantes o solo cambian según las variables independientes. Al calcular un modelo de regresión logística, las variables independientes pueden tener varias distinciones:

  • Las variables continuas representan valores infinitos.

  • Las variables ordinales discretas tienen un orden de clasificación y terminan en algún punto.

  • Las variables nominales discretas también terminan en algún punto pero no tienen orden de clasificación.

¿Qué es la regresión lineal?

La regresión lineal es efectiva para establecer una correlación o relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Este modelo de regresión ayuda a determinar cómo cambia el valor de la variable dependiente en función de los ajustes a la variable independiente. La regresión lineal es un enfoque común para el análisis predictivo, que es el uso de análisis de datos para pronosticar eventos futuros.

Hay dos tipos de regresión lineal: lineal simple y lineal múltiple. La regresión lineal simple tiene una variable independiente, mientras que la regresión lineal múltiple puede tener dos o más variables independientes. Un ejemplo de regresión lineal simple es una compañía de seguros que usa la edad de los conductores para determinar si es probable que estén seguros. Sin embargo, al evaluar múltiples variables para determinar el riesgo del seguro, la compañía de seguros puede confiar en la regresión lineal múltiple para identificar las correlaciones entre la emisión de una póliza y el historial de crédito de los conductores, el historial de manejo y el millaje del vehículo.

Regresión logística frente a regresión lineal

Aquí hay algunas diferencias entre la regresión logística y la regresión lineal:

Relación entre variables

Una diferencia clave entre la regresión logística y la lineal es la relación entre las variables. La regresión lineal ocurre como una línea recta y permite a los analistas crear tablas y gráficos que siguen el movimiento de las relaciones lineales. Sin embargo, dado que la regresión logística examina la probabilidad de un evento en lugar de la estructura lineal de una relación variable, no es necesario realizar un seguimiento de la regresión logística mediante estructuras lineales.

Correlación de variables independientes

Otra diferencia clave entre la regresión lineal y logística es que puede aplicar pruebas de regresión lineal para identificar correlaciones entre variables. En la regresión lineal simple, es posible que se produzca una correlación entre la variable dependiente y la variable independiente. La regresión lineal múltiple puede encontrar una o más correlaciones posibles entre variables, como en el caso de las relaciones de causa y efecto. En la regresión logística, sin embargo, las variables independientes no comparten correlaciones, ya que todas son independientes entre sí y no tienen variables dependientes.

Métodos predictivos

La regresión lineal usa números enteros positivos y negativos para predecir el valor. Debido a la naturaleza infinita de las posibilidades numéricas a lo largo de una línea recta, la regresión lineal puede brindarle un rango de valores como resultados. Esto difiere de la regresión logística porque la regresión logística solo da dos resultados. Cuando los analistas llegan a cualquiera de los resultados, el resultado se muestra como uno o cero.

Siguiente valor de peso

La regresión logística y lineal también predicen el siguiente valor de peso de manera diferente. A diferencia de la regresión logística, que usa precisión, la regresión lineal usa el “error cuadrático medio”. El error cuadrático medio es la desviación estándar, que mide la dispersión de los puntos de datos a lo largo de la línea que muestra la regresión lineal. El error cuadrático medio también mide la precisión y compara los errores de predicción de la valoración de la precisión que muestra el modelo de regresión logística.

Funciones de activación

En el aprendizaje automático, el modelado y las pruebas de regresión se basan en varias funciones de activación que le indican a una red de inteligencia artificial cuándo activar una neurona. Si bien la regresión lineal no requiere una función de activación, se necesita una función de activación si desea convertir un modelo de regresión lineal en una ecuación de regresión logística. Esto difiere de la regresión logística, ya que los arquitectos y analistas de datos tienen que programar modelos logísticos para que se activen cuando el sistema o la red de IA cumplan con ciertos parámetros.

Métodos de estimación

Los métodos de estimación son otra diferencia entre los dos modelos de regresión. La regresión logística puede utilizar el método de estimación de mínimos cuadrados o la estimación de máxima verosimilitud. En el método de mínimos cuadrados, los analistas determinan la función matemática que mejor se ajusta a un conjunto de puntos de datos. El método de máxima verosimilitud encuentra la probabilidad de ocurrencias y los parámetros que mejor explican un conjunto de puntos de datos bajo observación.

Por el contrario, la regresión lineal utiliza solo un método de estimación para calcular los valores desconocidos de las funciones, características u otros parámetros de un sistema. En el método de estimación de mínimos cuadrados, minimiza la suma de puntos residuales o compensaciones en un gráfico para predecir el comportamiento de la variable dependiente que está observando.

Aplicaciones

La regresión lineal también puede diferir en sus aplicaciones de cómo los profesionales aplican la regresión logística. Varias aplicaciones en las que la regresión lineal es efectiva incluyen aquellas en datos e informática, tecnología de la información, negocios y finanzas y contabilidad:

  • Información comercial: los gerentes pueden usar la regresión lineal para comprender el comportamiento del consumidor, evaluar tendencias, hacer pronósticos de ventas y estimar ingresos o pérdidas.

  • Análisis de mercado: las empresas también pueden utilizar la regresión lineal para el análisis de mercado a fin de evaluar los efectos de los precios, el diseño, las promociones y otras estrategias de marketing en las ventas de un producto o servicio.

  • Evaluación de riesgos: las empresas de la industria de servicios financieros y de riesgos pueden utilizar la regresión lineal para evaluar la exposición al riesgo y predecir los efectos de ese riesgo.

A diferencia de la regresión lineal, la regresión logística se puede aplicar a aplicaciones en muchas industrias, que incluyen:

  • Gestión de bases de datos: el software de gestión de bases de datos a menudo aplica regresión logística. Muchas industrias confían en la gestión de bases de datos en casos de regresión logística para agregar diversos datos estadísticos.

  • Calificación crediticia: la regresión logística puede ayudar a crear modelos predictivos para la calificación crediticia automatizada. Al calcular los puntajes de crédito, las organizaciones consideran varias variables, lo que hace que los modelos de regresión logística sean efectivos para predicciones más rápidas y precisas.

  • Seguimiento del comportamiento del cliente: los modelos de aprendizaje automático utilizan la regresión logística en grandes tiendas en línea, plataformas de redes sociales, videojuegos y sistemas de gestión de contenido. El sistema es intuitivo, de autoaprendizaje y rápido, lo que ayuda a automatizar funciones y mejorar la experiencia del cliente.

  • Reserva de alojamiento: los sitios web de reserva de hoteles utilizan la regresión logística para predecir las intenciones de los visitantes y recomendar destinos de vacaciones y opciones de alojamiento. El modelo utiliza datos históricos sobre cómo los usuarios interactúan con los sitios, lo que aumenta las posibilidades de que reserven un hotel en particular para su próximo viaje.

  • Edición de texto: muchas herramientas populares de edición de texto en línea utilizan modelos de regresión logística para identificar errores gramaticales, tipográficos, sintácticos y estructurales. También pueden entrenar estos algoritmos para detectar y marcar palabras insensibles al género, lenguaje ofensivo y varias otras categorías, según el plan del usuario y las características del software.

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