การถดถอยโลจิสติกในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การถดถอยแบบลอจิสติกเป็นวิธีการหลักในการวิเคราะห์ทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) คู่มือที่ครอบคลุมนี้จะอธิบายพื้นฐานของการถดถอยลอจิสติกส์ และอภิปรายการประเภทต่างๆ การใช้งานจริง ตลอดจนข้อดีและข้อเสียของการใช้เทคนิคอันทรงพลังนี้

สารบัญ

• การถดถอยโลจิสติกคืออะไร?
• ประเภทของการถดถอยโลจิสติก
• การถดถอยโลจิสติกกับการถดถอยเชิงเส้น
• การถดถอยโลจิสติกทำงานอย่างไร
• การใช้งาน
• ข้อดี
• ข้อเสีย

การถดถอยโลจิสติกคืออะไร?

การถดถอยแบบโลจิสติกหรือที่รู้จักกันในชื่อการถดถอยโลจิตหรือแบบจำลองโลจิต เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับงานจำแนกประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการทำนายความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ไบนารี (กล่าวคือ คลาสที่เป็นไปได้สองคลาส) ขึ้นอยู่กับวิธีการทางสถิติที่มีชื่อเดียวกัน ซึ่งประเมินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์เฉพาะที่เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น การถดถอยโลจิสติกสามารถใช้เพื่อคาดการณ์โอกาสที่อีเมลจะเป็นสแปมหรือลูกค้าจะทำการซื้อหรือออกจากเว็บไซต์

โมเดลจะประเมินคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องของเหตุการณ์ (เรียกว่า "ตัวแปรทำนาย" หรือ "คุณสมบัติ") ตัวอย่างเช่น หากกิจกรรมคือ "อีเมลที่มาถึง" คุณสมบัติที่เกี่ยวข้องอาจรวมถึงที่อยู่ IP ต้นทาง ที่อยู่อีเมลของผู้ส่ง หรือการจัดระดับความสามารถในการอ่านเนื้อหา โดยจะจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวทำนายเหล่านี้และความน่าจะเป็นของผลลัพธ์โดยใช้ฟังก์ชันลอจิสติกซึ่งมีรูปแบบดังต่อไปนี้:

ฉ (x) = 1 / ( 1 + อี ^-x )

ฟังก์ชันนี้ส่งออกค่าระหว่าง 0 ถึง 1 ซึ่งแสดงถึงความน่าจะเป็นโดยประมาณของเหตุการณ์ (อาจระบุว่า "อีเมลนี้มีแนวโน้มเป็นสแปม 80%)

การถดถอยโลจิสติกใช้กันอย่างแพร่หลายใน ML โดยเฉพาะสำหรับงานจำแนกประเภทไบนารี ฟังก์ชันซิกมอยด์ (ฟังก์ชันลอจิสติกชนิดหนึ่ง) มักใช้ในการแปลงผลลัพธ์ของแบบจำลองการจำแนกประเภทไบนารี่ใดๆ ให้กลายเป็นความน่าจะเป็น แม้ว่าการถดถอยโลจิสติกจะง่ายดาย แต่ก็ทำหน้าที่เป็นเทคนิคพื้นฐานสำหรับแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น โครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งฟังก์ชันลอจิสติกส์ที่คล้ายกันถูกนำมาใช้ในการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็น คำว่าโมเดล logitหมายถึงโมเดลที่ใช้ฟังก์ชัน logit นี้เพื่อจับคู่คุณลักษณะอินพุตกับความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้

ประเภทของการถดถอยโลจิสติก

การถดถอยโลจิสติกมีสามประเภทหลัก: ไบนารี พหุนาม และลำดับ

การถดถอยโลจิสติกแบบไบนารี

มีชื่อเรียกอีกอย่างว่าการถดถอยแบบไบนารี ซึ่งเป็นรูปแบบมาตรฐานและพบบ่อยที่สุดของการถดถอยโลจิสติก เมื่อใช้คำว่าlogistic regressionโดยไม่มีตัวระบุ มักจะหมายถึงประเภทนี้ ชื่อ “ไบนารี่” มาจากข้อเท็จจริงที่ว่ามันพิจารณาผลลัพธ์สองประการอย่างแน่นอน มันสามารถคิดได้ว่าเป็นการตอบคำถามใช่หรือไม่ใช่ การถดถอยแบบไบนารีสามารถจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ หากถูกจัดกรอบใหม่เป็นกลุ่มของคำถามใช่หรือไม่ใช่ หรือไบนารี่

ตัวอย่าง:ลองนึกภาพการคำนวณโอกาสของตัวเลือกสามตัวเลือกที่ไม่สามารถใช้ร่วมกันได้: ลูกค้าจะเลิกใช้งาน (เช่น หยุดใช้ผลิตภัณฑ์) สมัครใช้บริการเวอร์ชันฟรี หรือสมัครใช้งานเวอร์ชันพรีเมียมที่ต้องชำระเงิน การถดถอยไบนารีแบบลูกโซ่อาจแก้ปัญหานี้ได้โดยการตอบคำถามต่อเนื่องต่อไปนี้:

• ลูกค้าจะเลิกใช้งาน (ใช่หรือไม่)?
• ถ้าไม่ ลูกค้าจะสมัครใช้บริการฟรีหรือไม่ (ใช่หรือไม่)
• ถ้าไม่ ลูกค้าจะสมัครใช้บริการพรีเมียมแบบชำระเงินหรือไม่ (ใช่หรือไม่)

การถดถอยโลจิสติกพหุนาม

การถดถอยโลจิสติกรูปแบบนี้เรียกอีกอย่างว่าการถดถอยพหุนาม เป็นส่วนเสริมของการถดถอยแบบไบนารี่ที่สามารถตอบคำถามที่มีผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากกว่าสองค่า หลีกเลี่ยงความจำเป็นในการผูกมัดคำถามเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น การถดถอยพหุนามถือว่าอัตราต่อรองที่คำนวณนั้นไม่มีการพึ่งพาอาศัยกันหรือเรียงลำดับใดๆ และชุดตัวเลือกที่พิจารณาจะครอบคลุมผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด

ตัวอย่าง:การถดถอยพหุนามทำงานได้ดีเมื่อคาดการณ์ว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะต้องการสีอะไรสำหรับรถยนต์ที่พวกเขาซื้อจากรายการสีที่มีให้เลือก อย่างไรก็ตาม การคำนวณอัตราต่อรองนั้นทำงานได้ไม่ดีนักในลำดับที่สำคัญ เช่น การประเมินสีเขียว เหลือง และแดงเป็นแท็กความรุนแรงสำหรับปัญหาฝ่ายสนับสนุนลูกค้า ซึ่งปัญหาจะเริ่มต้นเป็นสีเขียวเสมอและอาจบานปลายเป็นสีเหลืองจากนั้น สีแดง (โดยสีเหลืองจะตามสีเขียวเสมอ และสีแดงจะตามสีเหลืองเสมอ)

การถดถอยโลจิสติกลำดับ

รูปแบบเฉพาะของการถดถอยโลจิสติกนี้เป็นที่รู้จักในชื่อแบบจำลองอัตราต่อรองตามสัดส่วนสำหรับการถดถอย ออกแบบมาสำหรับค่าลำดับ ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่ลำดับสัมพัทธ์ระหว่างผลลัพธ์มีความสำคัญ การถดถอยโลจิสติกลำดับจะใช้เมื่อผลลัพธ์มีลำดับตามธรรมชาติแต่ไม่ทราบระยะห่างระหว่างหมวดหมู่

ตัวอย่าง:อาจใช้ในการคำนวณอัตราต่อรองที่แขกของโรงแรมมีแนวโน้มที่จะจัดอันดับการเข้าพักของตนโดยแบ่งเป็น 5 ส่วน ได้แก่ แย่มาก แย่ เป็นกลาง ดี และดีมาก ลำดับความสัมพันธ์เป็นสิ่งสำคัญ แย่มักจะแย่กว่าเป็นกลางเสมอ และสิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าบทวิจารณ์จะเคลื่อนไปในทิศทางใด เมื่อลำดับมีความสำคัญ การถดถอยลำดับสามารถวัดความสัมพันธ์ระหว่างค่าที่มีการคำนวณอัตราต่อรองได้ (เช่น อาจตรวจพบว่าผลเสียมีแนวโน้มที่จะปรากฏครึ่งหนึ่งบ่อยเท่ากับค่ากลาง)

การถดถอยโลจิสติกกับการถดถอยเชิงเส้น

แม้ว่าการถดถอยโลจิสติกและการถดถอยเชิงเส้นจะแตกต่างกัน แต่มักจะปรากฏในบริบทที่คล้ายคลึงกัน เนื่องจากเป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่ใหญ่กว่าและเกี่ยวข้องกัน โดยทั่วไป การถดถอยโลจิสติกจะคำนวณความน่าจะเป็นสำหรับผลลัพธ์ที่ไม่ต่อเนื่อง ในขณะที่การถดถอยเชิงเส้นจะคำนวณค่าที่คาดหวังสำหรับผลลัพธ์ที่ต่อเนื่อง

ตัวอย่างเช่น หากใครพยายามทำนายอุณหภูมิที่เป็นไปได้มากที่สุดในหนึ่งวันในอนาคต แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นจะเป็นเครื่องมือที่ดีสำหรับงานนี้ ในทางตรงกันข้าม โมเดลการถดถอยโลจิสติกจะพยายามคำนวณหรือทำนายอัตราต่อรองสำหรับตัวเลือกตั้งแต่ 2 ตัวขึ้นไปจากรายการตัวเลือกที่ตายตัว แทนที่จะคาดการณ์อุณหภูมิที่เฉพาะเจาะจง แบบจำลองการถดถอยลอจิสติกอาจให้โอกาสที่วันหนึ่งจะตกอยู่ในช่วงอุณหภูมิที่อบอุ่น สบาย หรือเย็น

เนื่องจากสร้างขึ้นเพื่อจัดการกับกรณีการใช้งานที่แยกจากกัน โมเดลทั้งสองจึงมีสมมติฐานที่แตกต่างกันเกี่ยวกับคุณสมบัติทางสถิติของค่าที่คาดการณ์ไว้ และนำไปใช้งานด้วยเครื่องมือทางสถิติที่แตกต่างกัน โดยทั่วไปการถดถอยโลจิสติกจะใช้การแจกแจงทางสถิติที่ใช้กับค่าที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น การแจกแจงแบบแบร์นูลลี ในขณะที่การถดถอยเชิงเส้นอาจใช้การแจกแจงแบบเกาส์เซียน การถดถอยแบบลอจิสติกมักต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่การถดถอยเชิงเส้นมักจะอ่อนไหวต่อค่าผิดปกติที่มีอิทธิพลมากกว่า นอกจากนี้ การถดถอยโลจิสติกยังตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับโครงสร้างของอัตราต่อรองที่กำลังคำนวณ ในขณะที่การถดถอยเชิงเส้นจะตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับวิธีการกระจายข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลการฝึกอบรม

ความแตกต่างระหว่างรุ่นเหล่านี้ทำให้ทำงานได้ดีขึ้นตามกรณีการใช้งานในอุดมคติโดยเฉพาะ การถดถอยโลจิสติกจะแม่นยำยิ่งขึ้นในการทำนายค่าเชิงหมวดหมู่ และการถดถอยเชิงเส้นจะมีความแม่นยำมากขึ้นเมื่อทำนายค่าต่อเนื่อง ทั้งสองเทคนิคมักจะสับสนกัน เนื่องจากผลลัพธ์สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ด้วยการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ตรงไปตรงมา หลังจากการแปลงแล้ว ผลลัพธ์ของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกสามารถนำไปใช้กับปัญหาประเภทเดียวกับผลลัพธ์ของแบบจำลองเชิงเส้นได้ ซึ่งช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมแบบจำลองสองแบบที่แยกจากกัน แต่มันก็ใช้งานไม่ได้เช่นกัน เช่นเดียวกันในทางกลับกัน

การถดถอยโลจิสติกทำงานอย่างไร

เนื่องจากเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอน การถดถอยแบบโลจิสติกจึงขึ้นอยู่กับการเรียนรู้จากชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบอย่างดี ชุดข้อมูลมักจะมีรายการการนำเสนอคุณลักษณะที่ตรงกับเอาต์พุตโมเดลที่คาดหวังสำหรับแต่ละรายการ

เพื่อให้เข้าใจถึงการถดถอยโลจิสติกได้ชัดเจนยิ่งขึ้น จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจคำศัพท์สำคัญต่อไปนี้ก่อน:

• ตัวแปรทำนาย:คุณสมบัติหรือคุณลักษณะที่พิจารณาโดยแบบจำลองลอจิสติกส์เมื่อคำนวณอัตราต่อรองสำหรับผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่น ตัวแปรทำนายสำหรับการประมาณแนวโน้มของลูกค้าในการซื้อผลิตภัณฑ์อาจรวมถึงข้อมูลประชากรและประวัติการเข้าชม
• การแสดงคุณลักษณะ:ตัวอย่างเฉพาะของตัวแปรทำนาย ตัวอย่างเช่น หากตัวแปรทำนายคือ "รหัสไปรษณีย์" "รัฐ" และ "วงเล็บรายได้" การแสดงคุณลักษณะหนึ่งอาจเป็น "90210" "แคลิฟอร์เนีย" และ "75K+/ปี"
• ฟังก์ชันลิงก์:ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่เป็นแกนกลางของแบบจำลองการถดถอยที่เชื่อมโยงตัวแปรทำนายกับอัตราต่อรองของผลลัพธ์เฉพาะ ฟังก์ชั่นจะเป็นไปตามรูปแบบ:

θ = ข(μ)

โดยที่ θคืออัตราต่อรองต่อหมวดหมู่ที่จะทำนายbคือฟังก์ชันเฉพาะ (โดยปกติจะเป็นฟังก์ชันรูปตัวS เรียกว่าซิกมอยด์) และμแทนค่าที่ทำนายไว้ (จากช่วงของค่าที่ต่อเนื่องกัน)

• ฟังก์ชันลอจิสติก:ฟังก์ชันลิงก์เฉพาะที่ใช้ในการถดถอยโลจิสติก ซึ่งกำหนดเป็น

σ ( x ) =1 / ( 1 +อี^-x)

โดยจะปรับเอาต์พุตให้เป็นมาตรฐานของความน่าจะเป็นระหว่าง 0 ถึง 1 โดยแปลงการเปลี่ยนแปลงตามสัดส่วนการคูณในตัวแปรทำนายให้เป็นการเปลี่ยนแปลงอัตราต่อรองแบบบวกที่สอดคล้องกัน

• ฟังก์ชัน Logit:ค่าผกผันของฟังก์ชันลอจิสติก ซึ่งแปลงค่าความน่าจะเป็นเป็นล็อกโอดส์ ซึ่งช่วยอธิบายว่าตัวแปรทำนายเกี่ยวข้องกับโอกาสของผลลัพธ์อย่างไร ช่วยอธิบายว่าตัวแปรทำนายเกี่ยวข้องกับโอกาสของผลลัพธ์อย่างไร มันถูกกำหนดเป็น:

เข้าสู่ระบบ p =σ ( p ) ^-1= ln ( p / ( 1 – p ) )

สำหรับอัตราต่อรองที่กำหนด pจะทำหน้าที่ผกผันของฟังก์ชันลอจิสติก

• การสูญเสียบันทึก:หรือที่เรียกว่าการสูญเสียข้ามเอนโทรปีหรือการสูญเสียลอจิสติก โดยจะวัดความแตกต่างระหว่างความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้และผลลัพธ์ที่แท้จริงในแบบจำลองการจำแนกประเภท สำหรับการจำแนกประเภทไบนารี่ มักเรียกว่า "ไบนารีข้ามเอนโทรปี"

หัวใจสำคัญของกระบวนการถดถอยโลจิสติกคือการตัดสินใจว่าจะใช้ฟังก์ชันลิงก์ใด สำหรับการถดถอยโลจิสติกแบบไบนารี นั่นจะเป็นฟังก์ชันลอจิสติกเสมอ การถดถอยที่ซับซ้อนมากขึ้นจะใช้ฟังก์ชันซิกมอยด์ประเภทอื่น หนึ่งในฟังก์ชันซิกมอยด์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเรียกว่า softmax และมีการใช้บ่อยมากในโมเดล ML และสำหรับกรณีการใช้งานการถดถอยพหุนาม

ในระหว่างการฝึก ระบบจะขึ้นอยู่กับฟังก์ชันการสูญเสีย ซึ่งจะคำนวณว่าการถดถอยทำงานได้ดีเพียงใดหรือพอดี วัตถุประสงค์ของระบบสามารถมองได้ว่าเป็นการลดระยะห่างระหว่างผลลัพธ์ที่คาดการณ์หรืออัตราต่อรองกับสิ่งที่เกิดขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริง (บางครั้งระยะห่างนี้เรียกว่า “ความประหลาดใจ”) สำหรับการถดถอยโลจิสติก ฟังก์ชันการสูญเสียเป็นรูปแบบหนึ่งของฟังก์ชันการสูญเสียบันทึกที่ได้รับความนิยมอย่างมาก

อัลกอริธึมการฝึก ML มาตรฐานที่หลากหลายสามารถใช้เพื่อฝึกแบบจำลองการถดถอยโลจิสติก รวมถึงการไล่ระดับสีโคตร การประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุด และการสุ่มโคตรโคตร

การประยุกต์การถดถอยโลจิสติกใน ML

โดยทั่วไปแล้ว โมเดล ML การถดถอยแบบโลจิสติกมักใช้สำหรับงานจำแนกประเภท หรือเพื่อทำนายคลาสจากข้อมูลบางส่วน กรณีการใช้งานครอบคลุมหลายโดเมน รวมถึงการเงิน การดูแลสุขภาพ ระบาดวิทยา และการตลาด แอปพลิเคชั่นที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดสองแอปพลิเคชั่นคือการตรวจจับสแปมอีเมลและการวินิจฉัยทางการแพทย์

การตรวจจับสแปมอีเมล

การถดถอยแบบลอจิสติกอาจเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการจำแนกประเภทการสื่อสาร เช่น การระบุอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่ แม้ว่าวิธีการขั้นสูงมักใช้ในกรณีที่ซับซ้อนก็ตาม ที่อยู่ผู้ส่ง ปลายทาง เนื้อหาข้อความสำหรับข้อความ ที่อยู่ IP ต้นทาง และอื่นๆ—คุณสมบัติทั้งหมดของอีเมล—สามารถทำเครื่องหมายเป็นตัวแปรทำนายและคิดเป็นอัตราต่อรองที่อีเมลที่ระบุนั้นเป็นสแปม เครื่องมือกรองสแปมอีเมลฝึกฝนและอัปเดตโมเดลลอจิสติกแบบไบนารีอย่างรวดเร็วในข้อความอีเมลใหม่ และตรวจจับและตอบสนองต่อกลยุทธ์สแปมใหม่อย่างรวดเร็ว

ตัวกรองสแปมเวอร์ชันขั้นสูงเพิ่มเติมจะประมวลผลอีเมลล่วงหน้าเพื่อให้ระบุได้ง่ายขึ้นว่าเป็นสแปม ตัวอย่างเช่น สคริปต์อาจเพิ่มเปอร์เซ็นต์ของอีเมลที่ถูกทำเครื่องหมายว่าเป็นสแปมสำหรับที่อยู่ IP ของผู้ส่งในอีเมล และการถดถอยสามารถนำข้อมูลนั้นมาพิจารณาด้วย

การวินิจฉัยทางการแพทย์

แบบจำลองการถดถอยลอจิสติกมักใช้เพื่อช่วยในการวินิจฉัยสภาวะทางการแพทย์ เช่น โรคเบาหวานและมะเร็งเต้านม พวกเขาเรียนรู้และสร้างจากการวิเคราะห์ที่ดำเนินการโดยแพทย์และนักวิจัยทางการแพทย์

สำหรับการวินิจฉัยที่ต้องใช้ภาพจำนวนมาก เช่น การตรวจหามะเร็ง นักวิจัยทางการแพทย์และผู้เชี่ยวชาญจะสร้างชุดข้อมูลจากการทดสอบ การสร้างภาพ และการสแกนต่างๆ จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกประมวลผลและแปลงเป็นรายการการประเมินข้อความ รูปภาพอาจถูกวิเคราะห์เพื่อดูรายละเอียดต่างๆ เช่น ความหนาแน่นของพิกเซล จำนวนและรัศมีเฉลี่ยของกลุ่มพิกเซลต่างๆ เป็นต้น การวัดเหล่านี้จะรวมอยู่ในรายการตัวแปรทำนายซึ่งรวมถึงผลลัพธ์ของการทดสอบและการประเมินอื่นๆ ระบบการถดถอยลอจิสติกเรียนรู้จากระบบเหล่านี้และคาดการณ์ว่าผู้ป่วยมีแนวโน้มที่จะได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งหรือไม่

นอกจากการทำนายการวินิจฉัยทางการแพทย์ด้วยความแม่นยำสูงแล้ว ระบบ Logistic Regression ยังสามารถระบุผลการทดสอบที่เกี่ยวข้องกับการประเมินได้มากที่สุด ข้อมูลนี้สามารถช่วยจัดลำดับความสำคัญของการทดสอบสำหรับผู้ป่วยรายใหม่ ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการวินิจฉัยให้เร็วขึ้น

ข้อดีของการถดถอยโลจิสติกใน ML

การถดถอยแบบโลจิสติกมักนิยมเพราะความเรียบง่ายและตีความได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่จำเป็นต้องสร้างผลลัพธ์ที่ค่อนข้างรวดเร็ว และที่ซึ่งข้อมูลเชิงลึกในข้อมูลมีความสำคัญ

รวดเร็ว ได้ผลจริง

จากมุมมองเชิงปฏิบัติ การถดถอยโลจิสติกสามารถนำไปปฏิบัติได้อย่างตรงไปตรงมาและตีความได้ง่าย ดำเนินการได้อย่างน่าเชื่อถือและให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า แม้ว่าข้อมูลจะไม่สอดคล้องกับสมมติฐานหรือความคาดหวังอย่างสมบูรณ์ก็ตาม แบบจำลองทางคณิตศาสตร์พื้นฐานมีประสิทธิภาพและค่อนข้างง่ายในการปรับให้เหมาะสม ทำให้การถดถอยลอจิสติกส์เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งและใช้งานได้จริงสำหรับการใช้งานหลายประเภท

ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับคุณสมบัติข้อมูล

ตามทฤษฎีแล้ว การถดถอยโลจิสติกมีความเป็นเลิศในงานการจำแนกประเภทไบนารี และโดยทั่วไปจะรวดเร็วมากในการจำแนกข้อมูลใหม่ สามารถช่วยระบุตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ที่สนใจ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติมควรมุ่งเน้นที่จุดใด การถดถอยโลจิสติกมักจะให้ความแม่นยำสูงในกรณีการใช้งานที่เรียบง่าย แม้ว่าความแม่นยำจะลดลงสำหรับชุดข้อมูลบางชุด แต่ก็ยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายเกี่ยวกับความสำคัญเชิงสัมพันธ์ของตัวแปรและทิศทางของผลกระทบ (บวกหรือลบ)

ข้อเสียของการถดถอยโลจิสติกใน ML

การถดถอยโลจิสติกสร้างสมมติฐานเกี่ยวกับข้อมูลที่วิเคราะห์ ช่วยให้อัลกอริธึมพื้นฐานเร็วขึ้นและเข้าใจง่ายขึ้นโดยต้องแลกกับการจำกัดความมีประโยชน์ของมัน ไม่สามารถใช้เพื่อสร้างโมเดลผลลัพธ์ที่ต่อเนื่องหรือความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้น อาจล้มเหลวได้หากความสัมพันธ์กับแบบจำลองซับซ้อนเกินไป และจะพอดีเกินไปหากวิเคราะห์ข้อมูลมากเกินไป

จำกัดอยู่ที่ผลลัพธ์ที่ไม่ต่อเนื่อง

การถดถอยโลจิสติกสามารถใช้เพื่อทำนายผลลัพธ์ที่ไม่ต่อเนื่องเท่านั้น หากปัญหาต้องมีการคาดการณ์อย่างต่อเนื่อง เทคนิคเช่นการถดถอยเชิงเส้นจะเหมาะสมกว่า

สมมติความสัมพันธ์เชิงเส้น

แบบจำลองจะถือว่าความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรทำนายกับอัตราต่อรองโดยประมาณ ซึ่งไม่ค่อยเกิดขึ้นกับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งมักจำเป็นต้องมีการประมวลผลล่วงหน้าและการปรับเปลี่ยนเพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ นอกจากนี้ การถดถอยโลจิสติกถือว่าการตัดสินใจจำแนกประเภทสามารถทำได้โดยใช้ฟังก์ชันเชิงเส้นอย่างง่าย ซึ่งอาจไม่สะท้อนถึงความซับซ้อนของสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง ด้วยเหตุนี้ การถดถอยโลจิสติกจึงมักเป็นการประมาณที่อาจต้องมีการปรับให้เหมาะสมและอัปเดตเป็นประจำเพื่อให้มีความเกี่ยวข้อง

อาจล้มเหลวในการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน

หากชุดของตัวแปรทำนายไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นกับอัตราต่อรองที่คำนวณได้ หรือหากตัวแปรทำนายไม่เป็นอิสระจากกันเพียงพอ การถดถอยโลจิสติกอาจล้มเหลวในการทำงานทั้งหมด หรืออาจตรวจพบเพียงชุดย่อยของความสัมพันธ์เชิงเส้น เมื่อระบบมีทั้งคุณสมบัติเชิงเส้นและคุณสมบัติที่ซับซ้อนกว่าผสมกัน

ปรับแต่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ให้พอดี

สำหรับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนมากขึ้น การถดถอยโลจิสติกมีแนวโน้มที่จะมีการติดตั้งมากเกินไป โดยที่แบบจำลองจะสอดคล้องกับข้อมูลเฉพาะที่ได้รับการฝึกฝนมากเกินไป โดยจับสัญญาณรบกวนและรายละเอียดปลีกย่อยมากกว่ารูปแบบทั่วไป ซึ่งอาจส่งผลให้ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นมีประสิทธิภาพต่ำ เทคนิคต่างๆ เช่น การทำให้เป็นมาตรฐานสามารถช่วยลดการโอเวอร์ฟิตได้ แต่จำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบเมื่อใช้การถดถอยโลจิสติกกับข้อมูลที่ซับซ้อน