Qu'est-ce que régression logistique ?

La régression logistique est une méthode statistique utilisée pour modéliser la probabilité d'un résultat binaire (0/1), tel que oui/non, vrai/faux, succès/échec, etc. Cette méthode est couramment utilisée dans les domaines de la finance, de l'épidémiologie, de la médecine, du marketing, de l'analyse de risques, de la criminalité, de la détection de fraudes, etc.

L'objectif de la régression logistique est de déterminer la relation entre une ou plusieurs variables indépendantes (aussi appelées variables explicatives ou variables prédictives) et une variable dépendante binaire (aussi appelée variable cible ou variable d'intérêt). Cette relation est généralement exprimée sous la forme d'une équation de régression logistique.

Cette équation est utilisée pour prédire la probabilité d'un événement binaire, en fonction des valeurs des variables indépendantes. L'équation de régression logistique se base sur une fonction appelée fonction sigmoïde qui transforme les valeurs d'entrée en une valeur de sortie comprise entre 0 et 1, représentant la probabilité de l'événement binaire.

La régression logistique est une méthode robuste et efficace pour la modélisation de données binaires. Elle est largement utilisée, car elle offre une flexibilité intéressante pour la modélisation de relations complexes entre les variables indépendantes et la variable dépendante.