En esta entrada te responderé a la pregunta que en ocasiones se hace ¿Cuál es la diferencia entre regresión lineal y regresión logística?

Ambos algoritmos son bastante diferentes principalmente porque uno se utiliza para proyectos relacionados a regresión mientras que el otro es para proyectos de clasificación. Veamos de manera sencilla esto.

Diferencia entre Regresión Lineal y Logística 1

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La Regresión Lineal, se utiliza para proyectos de regresión, es decir cuando queremos predecir un valor numérico, por ejemplo, queremos predecir el precio de una casa o el sueldo de una persona de acuerdo a los años de experiencia.

Diferencia entre Regresión Lineal y Logística 2

Por su parte el algoritmo de Regresión Logística se utiliza para proyectos de clasificación, si queremos conocer si una persona vive o no el naufragio del Titanic, o si una acción de la bolsa de valores va a subir o no.

Por lo tanto, la Regresión Lineal es un algoritmo de regresión mientras que la Regresión Logística es un algoritmo de clasificación.

Pero veamos esto con un ejemplo practico en donde implementemos ambos algoritmos, tenemos los datos históricos del tiempo de una ciudad, entonces queremos predecir lo siguiente:

Si durante el día va a llover y cual es la probabilidad de que llueve muy fuerte

¿Con la explicación anterior ya has deducido cuál algoritmo debemos implementar?

Diferencia entre Regresión Lineal y Logística 3

Para el primer caso, que es el de predecir si va a llover, debemos utilizar el algoritmo de Regresión Logística, ya que acá vamos a predecir una de dos opciones, si llueve o no llueve, por lo que utilizamos un algoritmo de clasificación.

Por su parte para calcular la probabilidad de que llueva muy fuerte utilizamos el algoritmo de Regresión Lineal, ya que debemos calcular el porcentaje de probabilidad, por lo que es un valor numérico, por lo tanto, debemos implementar un algoritmo de regresión.

En conclusión, la Regresión Lineal es un algoritmo de regresión por lo que la utilizamos para predecir un valor numérico, mientras que la Regresión Logística es un algoritmo de clasificación por lo que la utilizamos para predecir entre dos opciones.

6 comentarios en “¿Cuál es la diferencia entre Regresión Lineal y Regresión Logística?”

  1. Me pregunto si será posible implementar un perceptrón multicapa que devuelva por un lado en la 1a salida el resultado de algún proceso de regresión lineal y a la vez, en la 2a salida, el resultado de una reg logística… felicitaciones por tus videos! Son muy interesantes

  2. La regresion lineal utiliza numeros enteros positivos y negativos para predecir el valor. Debido a la naturaleza infinita de las posibilidades numericas a lo largo de una linea recta, la regresion lineal puede dar un rango de valores como resultados. Se diferencia de la regresion logistica porque esta solo ofrece dos resultados. Cuando los analistas llegan a cualquiera de los dos resultados, el resultado se muestra como uno o cero.

  3. La regresion lineal utiliza numeros enteros positivos y negativos para predecir el valor. Debido a la naturaleza infinita de las posibilidades numericas a lo largo de una linea recta, la regresion lineal puede dar un rango de valores como resultados. Se diferencia de la regresion logistica porque esta solo ofrece dos resultados. Cuando los analistas llegan a cualquiera de los dos resultados, el resultado se muestra como uno o cero.

  4. Buenas, me puedes colaborar con esta pregunta ¿como se utiliza la regresión lineal en la industria logística? Muchas gracias

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