{"id":135166,"date":"2023-04-25T15:05:39","date_gmt":"2023-04-25T14:05:39","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.datascientest.com\/?p=135166"},"modified":"2023-10-30T08:41:40","modified_gmt":"2023-10-30T07:41:40","slug":"logistische-regression-was-ist-das-denn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/logistische-regression-was-ist-das-denn","title":{"rendered":"Logistische Regression, was ist das denn?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"135166\" class=\"elementor elementor-135166\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c657127 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c657127\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ece2594 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ece2594\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wenn Du Dich f\u00fcr Machine Learning und Klassifizierungsprobleme interessierst, hast Du sicher schon einmal das logistische Regressionsmodell kennengelernt. Und das aus gutem Grund! Es ist eines der einfachsten und am besten interpretierbaren Modelle f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a>, das sowohl kontinuierliche als auch diskrete Daten verarbeiten kann. Die damit erzielten Ergebnisse sind alles andere als l\u00e4cherlich.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d8fe97 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7d8fe97\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was verbirgt sich denn hinter dieser Wundermethode? Und noch wichtiger: Wie kann sie f\u00fcr Python verwendet werden? Die Antwort in diesem Artikel.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-986f4c0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"986f4c0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e31ecb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3e31ecb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Definition\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dbed97f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dbed97f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Logistische Regression ist ein <\/span><b>statistisches Modell<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zur Untersuchung der Beziehungen zwischen einer Reihe von <\/span><b>qualitativen Variablen Xi<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b>einer qualitativen Variable Y<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es handelt sich um <\/span><b>verallgemeinerte lineare Modelle<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (<\/span><b>VLM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) mit einer <\/span><b>logistischen Funktion<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> als <\/span><b>Kopplungsfunktion<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein logistisches Regressionsmodell kann auch die<\/span><b> Wahrscheinlichkeit vorhersagen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, dass ein Ereignis eintritt (Wert 1) oder nicht eintritt (Wert 0), und zwar auf der Grundlage der <\/span><b>Optimierung der Regressionskoeffizienten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dieses Ergebnis schwankt immer zwischen 0 und 1. Liegt der vorhergesagte Wert \u00fcber einem Schwellenwert, ist das Ereignis wahrscheinlich; liegt der Wert unter demselben Schwellenwert, ist es unwahrscheinlich.<\/span><\/p><p>Auch interessant:<\/p><ul><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/4-arten-von-statistik-bias-die-du-in-deinen-analysen-vermeiden-solltest\">4 Arten von Statistik Bias, die jeder kennen sollte<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/git-opencv-alles-ueber-was-computer-vision-tool\">Open CV &#8211; Alles \u00fcber Computer Vision<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/flask-einer-der-populaersten-python-frameworks\">Flask &#8211; Der bekannteste Python Framework<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nft-was-ist-das-und-wie-du-damit-reich-werden-kannst\">NFT &#8211; Was das ist und wie du damit reich werden kannst<\/a><\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bedc79 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0bedc79\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99172f1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"99172f1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie wird dies mathematisch \u00fcbersetzt\/geschrieben?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-055db40 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"055db40\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Betrachten wir eine Eingabe X= x1 x2 x3 &#8230; xn , so zielt die logistische Regression darauf ab, eine Funktion h zu finden, die wir berechnen k\u00f6nnen:<\/span><\/p><pre style=\"text-align: center\"><span style=\"color: #000000\"><span style=\"font-weight: 400\">y= <\/span><span style=\"font-weight: 400\">{<\/span><span style=\"font-weight: 400\">1 \u00a0 si \u00a0 <\/span><span style=\"font-weight: 400\">h<\/span><span style=\"font-weight: 400\">X<\/span><span style=\"font-weight: 400\">\u2265 Schwellenwert, <\/span><span style=\"font-weight: 400\">0 wenn <\/span><span style=\"font-weight: 400\">h<\/span><span style=\"font-weight: 400\">X<\/span><span style=\"font-weight: 400\">&lt; Schwellenwert} <br \/><i style=\"color: #333333\"><\/i><\/span><\/span><\/pre><blockquote><p style=\"text-align: left\"><span style=\"color: #000000\"><span style=\"font-weight: 400\"><i style=\"color: #333333\">Wir gehen also davon aus, dass unsere Funktion h eine Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 ist, parametrisiert durch =1 2 3 n, die zu optimieren sind, und dass der von uns definierte Schwellenwert unserem Klassifizierungskriterium entspricht &#8212; in der Regel ist der Wert 0,5.<\/i><br \/><\/span><\/span><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400\">Die Funktion, die diese Bedingungen am besten erf\u00fcllt, ist die <\/span><b>Sigmoidfunktion<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, die auf R mit Werten in [0,1] definiert ist. Sie ist wie folgt geschrieben:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b76e059 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b76e059\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"114\" height=\"37\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/capture-articl.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-13612\" alt=\"\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fad8c5d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fad8c5d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Grafisch entspricht sie einer <\/span><b>S-f\u00f6rmigen Kurve<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, deren Grenzen 0 und 1 sind, wenn x nach -\u221e bzw. +\u221e tendiert, und die bei x = 0 durch y = 0,5 verl\u00e4uft.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c2bb50 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1c2bb50\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"776\" height=\"555\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/image1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-13258\" alt=\"fonction sigmoid\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/image1.png 776w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/image1-300x215.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/image1-768x549.png 768w\" sizes=\"(max-width: 776px) 100vw, 776px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Sigmoid function<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c0edcb e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9c0edcb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8bcee40 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8bcee40\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Und was ist mit unserer Klassifizierung?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-454e7c5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"454e7c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Funktion h, die die logistische Regression definiert, wird so geschrieben:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03c2e72 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"03c2e72\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"252\" height=\"154\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/Capture-article-2.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-13613\" alt=\"\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bdab5cd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bdab5cd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Das<\/span><b> Problem der Klassifizierung<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> durch logistische Regression stellt sich dann als ein einfaches Optimierungsproblem dar, bei dem wir bei gegebenen Daten versuchen, <\/span><b>den besten Parametersatz \u0398<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> zu <\/span><b>erhalten<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, mit dem unsere Sigmoidkurve <\/span><b>am besten zu den Daten passt<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Hier kommt unser <\/span><b>maschinelles Lernen<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> ins Spiel.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Sobald dieser Schritt abgeschlossen ist, k\u00f6nnen wir uns einen \u00dcberblick \u00fcber das Ergebnis verschaffen:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23cde33 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"23cde33\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"297\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/unnamed-4.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-13307\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/unnamed-4.png 512w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/unnamed-4-300x174.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8695947 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8695947\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote><p><i><span style=\"font-weight: 400\">Nach der<\/span><\/i><b><i> Festlegung des Schwellenwerts<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400\"> m\u00fcssen nur noch die Punkte entsprechend ihrer Position in Bezug auf die Regression klassifiziert werden. So ist die Klassifizierung abgeschlossen!<\/span><\/i><\/p><\/blockquote>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a1c6b10 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a1c6b10\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af9d94b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"af9d94b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Logistische Regression: Praxis\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4fdd40 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a4fdd40\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">In Python ist es ganz einfach: Wir verwenden die <\/span><b>Klasse LogisticRegression<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> des <\/span><b>Moduls sklearn.linear_model<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> als normalen Klassifikator und trainieren ihn auf bereits bereinigten und in Trainings- und Testdatens\u00e4tze aufgeteilten Daten &#8211; das war&#8217;s!<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Auf der Ebene des Codes gibt es nichts einfacheres:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e10b9e3 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"e10b9e3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74004ce elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"74004ce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr fortgeschrittene Anwendungsf\u00e4lle bietet sich ein Kurs an, der vom Datascientest-Team geleitet wird. Mach mit!\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f73e02 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"9f73e02\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Weiterbildungsangebote<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e19d8d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4e19d8d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a1b995 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1a1b995\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Logistische Regression in der Datenwissenschaft<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f8a1f4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7f8a1f4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d676ace elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d676ace\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-4 whitespace-pre-wrap break-words\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\">\u00a0<\/div><\/div><\/div><div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-4 whitespace-pre-wrap break-words\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\"><p>In der Datenwissenschaft wird <strong>logistische Regression<\/strong> verwendet, um die Wahrscheinlichkeit oder die Chance zu prognostizieren, dass ein Ereignis eintritt oder nicht, basierend auf den Werten von mehreren unabh\u00e4ngigen Variablen.<\/p><p>Sie eignet sich besonders gut f\u00fcr bin\u00e4re Klassifikationsprobleme, bei denen es darum geht, ob ein Ereignis in eine von zwei Kategorien f\u00e4llt, wie zum Beispiel &#8222;Ja&#8220; oder &#8222;Nein&#8220;, &#8222;Erfolg&#8220; oder &#8222;Misserfolg&#8220;, &#8222;Kauf&#8220; oder &#8222;Nicht-Kauf&#8220;.<\/p><p>Der<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\"> Algorithmus<\/a> verwendet historische Daten, um eine mathematische Funktion zu erlernen, die die Beziehung zwischen den unabh\u00e4ngigen Variablen und der Zielvariable, also dem Ereignis, das prognostiziert werden soll, beschreibt.<\/p><p>Diese Funktion wird dann verwendet, um Vorhersagen f\u00fcr neue Daten zu treffen. Logistische Regression ist einfach zu implementieren und zu interpretieren, und sie erm\u00f6glicht es Dir, die Auswirkungen einzelner Variablen auf das Vorhersageergebnis zu analysieren.<\/p><p>Eine der Hauptanwendungen von logistischer Regression in der<strong> Datenwissenschaft<\/strong> ist die Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr Kundenverhalten, wie zum Beispiel ob ein Kunde ein Produkt kaufen wird oder nicht. Es wird auch in vielen anderen Bereichen wie medizinischer Diagnostik, Betrugspr\u00e4vention, Marktforschung und vielen anderen angewendet.<\/p><p>Es ist wichtig zu beachten, dass logistische Regression auch ihre Einschr\u00e4nkungen hat und nicht f\u00fcr alle Arten von Daten und Problemstellungen geeignet ist. Es ist daher wichtig, die Vor- und Nachteile dieser Methode sorgf\u00e4ltig abzuw\u00e4gen und andere Modelle zu ber\u00fccksichtigen, wenn sie nicht die beste L\u00f6sung f\u00fcr Dein spezifisches Datenproblem ist.<\/p><p>Insgesamt ist <strong>logistische Regression<\/strong> jedoch eine leistungsstarke Methode in der Datenwissenschaft, die Dir dabei helfen kann, Vorhersagen f\u00fcr bin\u00e4re Klassifikationsprobleme zu treffen und Einblicke in die Beziehung zwischen Variablen zu gewinnen. Es lohnt sich also definitiv, sich mit dieser Methode vertraut zu machen und sie in Deinem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-analysis\">Datenanalyse-Toolkit<\/a> zu haben!<\/p><\/div><\/div><\/div><div class=\"flex justify-between lg:block\"><div class=\"text-gray-400 flex self-end lg:self-center justify-center mt-2 gap-2 md:gap-3 lg:gap-1 lg:absolute lg:top-0 lg:translate-x-full lg:right-0 lg:mt-0 lg:pl-2 visible\">\u00a0<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d2c078 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9d2c078\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2212973 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"2212973\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/terminvereinbarung\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Termin vereinbaren<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn Du Dich f\u00fcr Machine Learning und Klassifizierungsprobleme interessierst, hast Du sicher schon einmal das logistische Regressionsmodell kennengelernt. Und das aus gutem Grund! Es ist eines der einfachsten und am besten interpretierbaren Modelle f\u00fcr Machine Learning, das sowohl kontinuierliche als auch diskrete Daten verarbeiten kann. Die damit erzielten Ergebnisse sind alles andere als l\u00e4cherlich. 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