Logistische Regression

Die logistische Regression ist ein lineares Modell zur binären Klassifikation. Sie sagt Wahrscheinlichkeiten für zwei mögliche Ergebnisse voraus, indem sie eine lineare Gleichung durch die logistische Funktion auf Werte zwischen 0 und 1 „quetscht“. Werte über 0,5 werden als Klasse 1, darunter als Klasse 0 klassifiziert. (vgl. Andrae 2023, S. 13)

Beispiel: Die Vorhersage, ob ein Kunde ein Produkt kauft oder nicht. Als Eingabedaten dienen Merkmale wie Alter, Einkommen und vorherige Kaufhistorie. Das Modell berechnet anhand dieser Merkmale die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs und ordnet den Kunden je nach Wahrscheinlichkeit der Klasse „kauft“ (1) oder „kauft nicht“ (0) zu.

Andrae, S. (2023): Ökonometrie und maschinelles Lernen. Basiswissen für Ökonomen. Wiesbaden: Springer Gabler