مدل طبقه بندی (کلاسیفیکیشن) لجستیک رگرسیون چیست ؟
رگرسیون لجستیک یکی از الگوریتم‌های محبوب در یادگیری ماشین است که برای دسته‌بندی داده‌ها به کار می‌رود. برخلاف رگرسیون خطی که مقدار خروجی را به‌صورت یک عدد پیوسته ارائه می‌دهد، رگرسیون لجستیک خروجی را در قالب یک مقدار احتمالاتی بین ۰ و ۱ نمایش می‌دهد. این مدل بیشتر در مسائلی مانند تشخیص ایمیل‌های اسپم، پیش‌بینی بیماری و تشخیص تصاویر استفاده می‌شود.
مفهوم اصلی لجستیک رگرسیون
لجستیک رگرسیون با استفاده از تابع سیگموید، داده‌ها را به دو کلاس مجزا دسته‌بندی می‌کند. این تابع مقدار خروجی را بین ۰ و ۱ نگه می‌دارد که نشان‌دهنده احتمال تعلق یک نمونه به یک کلاس خاص است. برای مثال، اگر بخواهیم پیش‌بینی کنیم که آیا یک کاربر خرید خواهد کرد یا نه، مدل به ما عددی بین ۰ و ۱ می‌دهد. اگر مقدار خروجی بیشتر از مقدار مشخصی باشد، مدل نمونه را در کلاس ۱ قرار می‌دهد و در غیر این صورت آن را به کلاس ۰ اختصاص می‌دهد.
مقدار ترش‌هولد (Threshold) در رگرسیون لجستیک
یکی از مفاهیم مهم در رگرسیون لجستیک، مقدار آستانه یا ترش‌هولد است. به‌صورت پیش‌فرض این مقدار ۰.۵ است. یعنی اگر مقدار احتمال خروجی مدل بیشتر از ۰.۵ باشد، نمونه در کلاس مثبت (مثلاً ۱) و اگر کمتر از ۰.۵ باشد، در کلاس منفی (مثلاً ۰) قرار می‌گیرد.
اما در برخی موارد ممکن است مقدار پیش‌فرض ۰.۵ مناسب نباشد. به‌عنوان مثال:
در تشخیص بیماری‌ها: مقدار ترش‌هولد را پایین‌تر انتخاب می‌کنیم (مثلاً ۰.۳) تا احتمال تشخیص بیماران واقعی را افزایش دهیم.
در تشخیص ایمیل‌های اسپم: مقدار ترش‌هولد را بالاتر می‌بریم (مثلاً ۰.۷) تا ایمیل‌های مهم به‌اشتباه به عنوان اسپم در نظر گرفته نشوند.
مزایا و معایب کلاسیفیکیشن لجستیک رگرسیون
✅ مزایا:
سادگی و تفسیر آسان
نیاز به منابع محاسباتی کم
کارایی مناسب در مجموعه داده‌های کوچک و متوسط
❌ معایب:
محدودیت در حل مسائل پیچیده
نیاز به انتخاب مناسب مقدار ترش‌هولد
حساسیت به داده‌های پرت و نامتوازن
کاربردهای کلاسیفیکیشن رگرسیون لجستیک
رگرسیون لجستیک در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارد، از جمله:
بانکداری: پیش‌بینی احتمال نکول وام توسط مشتریان
پزشکی: تشخیص بیماری‌ها بر اساس علائم بیمار
بازاریابی: پیش‌بینی رفتار مشتریان و نرخ تبدیل کاربران به خریدار
جمع‌بندی
رگرسیون لجستیک یکی از روش‌های پایه‌ای و پرکاربرد در یادگیری ماشین است که برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود. مقدار ترش‌هولد نقش کلیدی در دقت و عملکرد مدل دارد و بسته به نوع مسئله، می‌توان آن را تغییر داد. با وجود محدودیت‌هایی، این مدل در بسیاری از کاربردهای واقعی به کار گرفته می‌شود و همچنان یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی است.
طراحی سایت در مهاباد
در دنیای امروز که به سرعت در حال دیجیتالی شدن است، حضور آنلاین دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت …
دانشنامه استارتاپ
اسلاید قبلی اسلاید بعدی اسلاید قبلی اسلاید بعدی پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی ژیر کار خورد را در سال ۱۴۰۲ …
مدل طبقه بندی جنگل تصادفی (Random Forest)
مقدمه در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مدل‌های متعددی برای دسته‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) استفاده می‌شوند. یکی از …