¿Cuál es la mejor manera de aprender la regresión logística?

1. Este libro es una buena lectura: Regresión logística de Klein & Kleinbaum.
2. Notas de la conferencia | Minería de datos | MIT OpenCourseWare: tiene buenos ejemplos de regresión logística.
3. Definitivamente, el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng es un gran comienzo.

Siempre es mejor practicar más que tratar de saberlo. No se puede nadar simplemente sabiendo nadar:) La regresión logística es el segundo algoritmo que se conoce después de la regresión lineal.

En palabras simples, la regresión logística se utiliza para la clasificación (para la predicción de variables categóricas).

La regresión lineal se utiliza para la regresión ( para la predicción variable continua).

Cuando entrena la regresión lineal, genera predicciones continuas en lugar de predicciones discretas o categóricas que nos gustaría hacer en caso de clasificación.

Si necesita conocer el resumen de salida de la regresión logística o el puntaje logit y cómo se calcula la probabilidad final a partir de él en la regresión logística, puede seguir aquí:

• Interpretación de salida de regresión logística en R
• Regresión logística usando python
• Desviación y AIC para la regresión logística en R

El curso de Stanford de Andrew Ng ayudará – Machine Learning

Tiene un capítulo separado sobre Regresión logística.
Sugeriría leer también la Regresión lineal antes de pasar a la Regresión logística.

Puedes ver mi video tutorial sobre Regresión logística:

También puedes consultar esta publicación:

Regresión logística – Teoría | Quick KT