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logistic regression, image, image - Coggle Diagram

- - - - el proceso de transformación en regresión logística, desde la relación lineal en logit hasta la conversión final en probabilidades mediante la función sigmoide.
        El logit convierte probabilidades en una recta, lo que hace que podamos usar regresión lineal.
        
        Odds y Log-Odds
        Resulta mejor aveces tranformarlo a lineal oara algunos calculos
- - - - Muestras grandes
      - Variable dependiente: Binaria (Sí/No) o multiclase (A/B/C).
        
        Target.
        Tenemos 2 valores 1 y 0.
        1 = Deserto
        0 = No desrtó
        
        Balancear datos. SMOTE
        Para binaria
        
        Simepre hay que balancear, osea con bajo desempeño 30 y buen desempeño 30. No puede estar desbalanceado
      - ariables independientes: Sin multicolinealidad (no correlacionadas entre sí).
- - - - Maximun Likelihood - Maxima Verosimilitud MLE Metodo
        Para estimas los parámetros del modelo
        Para encontrar la mejor linea s
- - - - Area bajo la curva
        Nos dice la precisión del modelo.
        Nos pueda dar luces, un accuracy alto y un precision recall bajo, desbalanceado.
      - COn al curva de ROC ya no hay que hacer calculos de matriz de ocnfusion a amno por cada thershold
    - - Accuracy
        
        Precision
        
        Recall