Estudiante:
Maria Emilia Mancebo Ramírez 2023-0931
Maestro:
Jorge Ramon Taveras González
Materia:
Minería de Datos e Inteligencia de Negocios
Tema:
Cuestionario
Fecha de entrega:
14/03/2025
Grupo:
#4
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Cuestionario de cuestionario maximo, Summaries of Artificial Intelligence
Es un cuestionario de una materia de la universidad asi que suenlo
Typology: Summaries
2024/2025
1 / 3
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Estudiante:
Maria Emilia Mancebo Ramírez 2023 - 0931
Maestro:
Jorge Ramon Taveras González
Materia:
Minería de Datos e Inteligencia de Negocios
Tema:
Cuestionario
Fecha de entrega:
Grupo:
1) ¿Qué es la regresión logística?
Es un modelo estadístico utilizado para predecir la probabilidad de que una variable dependiente binaria tome uno de dos valores posibles, generalmente 0 o 1. Se basa en la función sigmoide para transformar valores continuos en probabilidades dentro del rango [0,1].
2) ¿Cuál es la principal aplicación de la regresión logística?
La principal aplicación de la regresión logística es la clasificación binaria, donde se predice si una observación pertenece a una de dos categorías, como en diagnósticos médicos (enfermo o sano), detección de fraudes financieros o análisis de comportamiento del cliente.
3) ¿Cuántos tipos de regresión logística existen?
Existen tres tipos principales de regresión logística:
- Regresión logística binaria: Predice una variable con dos categorías (ejemplo: aprobado/reprobado).
- Regresión logística multinomial: Se usa cuando hay más de dos categorías sin orden específico (ejemplo: tipo de transporte preferido: auto, bus, bicicleta).
- Regresión logística ordinal: Se emplea cuando las categorías tienen un orden natural (ejemplo: nivel de satisfacción: bajo, medio, alto).
4) ¿Cuál es la diferencia entre regresión logística simple y regresión
logística múltiple?
- Regresión logística simple : Tiene una sola variable independiente que predice la variable dependiente binaria.
- Regresión logística múltiple : Usa dos o más variables independientes para mejorar la predicción de la variable dependiente binaria.
5) ¿Cuáles son las dos librerías de Python más usadas para la
regresión logística y cuál es la más completa?
- Scikit-learn (sklearn) : Más utilizada en machine learning por su facilidad y eficiencia.
- Statsmodels : Más completa para análisis estadístico, ya que proporciona pruebas de significancia, intervalos de confianza y análisis detallado de coeficientes.
6) Quien transforma el valor devuelto de la regresión lineal en
regresión logística (Personaje)?
El biólogo Pierre François Verhulst desarrolló la función logística en 1838 para modelar el crecimiento poblacional, siendo la base de la regresión logística.
7) Como se llama la función más usual utilizada para realizar esta
transformación?
La función sigmoide o función logística.