Regresión logística
Mapa conceptual
- Regresion
- Lineal simple
- Beta 0 y 1
- R-cuadrado
- Residuos
- Supuestos
- Normalidad
- Homocedasticidad
- Independencia
- Multiple
- Multicolinealidad
- Ajuste R2
- AIC/BIC
- Logistica
- Odds ratio
- Sigmoide
- Regularizacion
- Lineal simple
El problema de predecir probabilidades
Queremos la probabilidad de que ocurra un evento dadas unas covariables. Una recta lineal puede dar valores fuera del intervalo válido de cero a uno, y además forzaría una relación lineal entre predictor y probabilidad que casi nunca es realista.
Probabilidad, odds y logit
El odds es la razón entre probabilidad de ocurrencia y de no ocurrencia; vale de cero a infinito. El logaritmo de los odds, el logit, recorre toda la recta real. Modelar el logit linealmente y luego invertir la transformación acota la probabilidad automáticamente.
La función logística
Al invertir el logit, la probabilidad resulta ser una curva sigmoide: una S que se aplana cerca de cero y de uno y crece deprisa en el medio. Esa forma refleja que cambiar un predictor importa mucho en la zona media y poco en los extremos ya saturados.
Estimación por verosimilitud
La logística no se ajusta por mínimos cuadrados sino maximizando la verosimilitud: busca los coeficientes que hacen más probables las etiquetas observadas. No hay fórmula cerrada; se resuelve iterativamente con métodos numéricos como el descenso de gradiente o Newton.
Interpretar los coeficientes
Un coeficiente actúa sobre el logaritmo de los odds. Al exponentarlo, resulta un odds ratio: el factor por el que se multiplican los odds al subir el predictor una unidad, manteniendo los demás. Un odds ratio mayor que uno aumenta la probabilidad; menor que uno, la reduce.
Por qué odds ratio y no probabilidad
El efecto sobre la probabilidad no es constante: depende de dónde esté uno en la S. En cambio, el efecto sobre los odds es multiplicativo y uniforme, lo que da a los coeficientes una interpretación estable en todo el rango.
La trampa de no colapsar
Con pocas observaciones por predictor, la máxima verosimilitud puede llevar los coeficientes al infinito: separación perfecta, donde alguna combinación de predictores clasifica sin error. El modelo «explota». La regularización o más datos lo remedian.
Regularizar la logística
Penalizar los coeficientes —con Ridge o Lasso— controla el sobreajuste y estabiliza la estimación, especialmente con muchos predictores o separación casi perfecta. La logística penalizada es casi siempre preferible a la ingenua en muestras finitas.
Evaluación del clasificador
Una probabilidad no es una decisión: hay que elegir un umbral para clasificar. Bajarlo captura más positivos pero a costa de más falsos positivos. La matriz de confusión a un umbral fijo esconde este trueque; hay que mirarlo en toda su gama.
Curva ROC y área
La curva ROC dibuja la tasa de verdaderos positivos frente a la de falsos positivos al variar el umbral. Su área resume la capacidad de discriminación del modelo con independencia del umbral: medio es azar, uno es clasificación perfecta.
Precision, exhaustividad y F1
En clases desbalanceadas, la exactitud engaña: predecir siempre «mayoría» acierta mucho. La precisión y la exhaustividad, y su media armónica, exponen el comportamiento sobre la clase minoritaria, que suele ser la que importa.
Calibración frente a discriminación
Un modelo puede ordenar bien los casos (buena discriminación) pero dar probabilidades mal ajustadas (mala calibración). Si se necesitan probabilidades creíbles para decidir costes, hay que calibrarlas, pues la logística las estima en bruto.
Errores frecuentes
- Reportar la exactitud global en un problema con clases muy desbalanceadas.
- Interpretar un coeficiente como cambio de probabilidad cuando es un cambio de odds.
- Fijar el umbral en cero coma cinco por costumbre sin mirar el coste real de cada error.
En regresión logística, exponentar un coeficiente de un predictor proporciona:
La regresión logística puede predecir valores fuera del intervalo de cero a uno.
Extensiones multiclase
Para más de dos clases, se generaliza con un modelo de softmax (logística multinomial) que asigna una probabilidad a cada categoría, o con conjuntos de comparaciones de a una contra el resto. La intuición de los odds se mantiene clase a clase.
Interpretar en la práctica
Un odds de «1,8 por cada año adicional» debe traducirse a lenguaje de decisión: ¿cuánto sube la probabilidad para alguien con tu perfil base? Los odds distorsionan la intuición cuando la probabilidad no es pequeña; conviene presentar riesgos absolutos.
Logística
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Interpretable MLInterpretación de odds ratio y calibración en modelos logísticos.
Un modelo de fraude marca una exhaustividad excelente pero una precisión ínfima. ¿Qué significa ese desequilibrio y cómo elegirías el umbral para producción?
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NIST: RegressionReferencia completa de metodos de regresion.
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