Regressão Logística, no contexto de ciência de dados, para concursos

Regressão Logística, no contexto de ciência de dados, para concursos

E aí, concurseiros bem-informados! Hoje vamos falar sobre um algoritmo muito importante em ciência de dados: a regressão logística. Se você está se preparando para concursos públicos e quer entender como esse assunto é cobrado, esse post é para você!

A regressão logística é uma técnica usada para resolver primariamente problemas de classificação binária, ou seja, quando queremos atribuir uma observação a uma das duas categorias possíveis. Pode ser algo como prever se um e-mail é spam ou não, ou se um cliente vai cancelar ou não seu plano.

A grande sacada da regressão logística é que ela nos dá uma probabilidade de um evento ocorrer. Ao contrário da regressão linear, que busca prever valores numéricos, a regressão logística estima a probabilidade de um evento pertencer a uma classe.

O algoritmo utiliza uma função logística para fazer essa estimativa. Essa função mapeia os valores de entrada em uma escala entre 0 e 1, representando a probabilidade de pertencer à classe positiva. Valores acima de 0.5 são atribuídos à classe positiva, enquanto valores abaixo de 0.5 são atribuídos à classe negativa.

A regressão logística é amplamente usada em ciência de dados por sua simplicidade e eficiência. Além disso, ela é bastante robusta a outliers e não requer uma distribuição específica dos dados.

No entanto, é importante ressaltar que a regressão logística assume que as variáveis independentes têm um efeito linear na variável dependente. Se houver relações não lineares, é necessário aplicar transformações nos dados ou utilizar outras técnicas.

Uma das grandes vantagens da regressão logística é sua interpretabilidade. Os coeficientes estimados fornecem uma indicação do impacto de cada variável no resultado da classificação. Assim, podemos entender quais variáveis têm maior influência na determinação da classe.

Durante o processo de ajuste do modelo, é importante levar em conta a regularização, que ajuda a evitar o overfitting. A regularização permite controlar a complexidade do modelo, evitando que ele se torne muito sensível aos dados de treinamento.

Além disso, é fundamental avaliar a qualidade do modelo usando métricas como a acurácia, precisão, recall e F1-score. Essas métricas nos ajudam a entender o desempenho do modelo em relação aos dados de teste.

Por fim, vale destacar que a regressão logística é um assunto muito cobrado em concursos públicos na área de ciência de dados. Por isso, é importante estudar bem os conceitos, compreender a intuição por trás do algoritmo e praticar a implementação em problemas reais.

Espero que este post tenha sido útil para você, concurseiro(a) determinado(a)! Continue estudando com afinco e boa sorte na sua preparação para os concursos públicos. Rumo à aprovação!

Para terminar, duas questões de concursos:

Prova: CESPE / CEBRASPE – 2016 – FUNPRESP-EXE – Analista – Área Investimentos

Um modelo de regressão logística só aceita variáveis categóricas; um modelo de regressão linear só aceita variáveis quantitativas.

Gabarito: E

Comentários: A afirmação apresentada na prova CESPE/CEBRASPE de 2016 está incorreta. Tanto o modelo de regressão logística quanto o modelo de regressão linear podem lidar com diferentes tipos de variáveis, sejam elas categóricas ou quantitativas.

No caso da regressão logística, é comum utilizar variáveis categóricas como preditoras, mas também é possível incluir variáveis quantitativas, especialmente nas variáveis independentes. Nesse caso, é necessário fazer a devida transformação para que se ajustem ao modelo.

Por outro lado, o modelo de regressão linear é mais frequentemente aplicado a variáveis quantitativas, buscando estabelecer uma relação linear entre as variáveis independentes e a variável dependente. No entanto, também é possível incluir variáveis categóricas no modelo, desde que sejam codificadas adequadamente.

Prova: CESPE / CEBRASPE – 2021 – SEFAZ-AL – Auditor Fiscal de Finanças e Controle de Arrecadação da Fazenda Estadual

A regressão logística é um modelo de regressão no qual a relação entre as variáveis independentes e a variável dependente é representada por uma função degrau, a qual, por sua vez, pode ser representada por uma spline.

Gabarito: E

Comentários: A afirmativa apresentada na prova CESPE/CEBRASPE de 2021 está incorreta. A regressão logística não representa a relação entre as variáveis independentes e a variável dependente por meio de uma função degrau. Na verdade, a regressão logística utiliza a função logística, também conhecida como função sigmoid, para modelar a relação.

A função logística é uma curva em forma de “S” que varia continuamente entre 0 e 1, o que permite estimar a probabilidade de um evento pertencer a uma determinada classe. Diferentemente de uma função degrau, que apresenta uma mudança abrupta entre os valores.

Uma spline, por sua vez, é uma técnica utilizada para ajustar curvas suaves a um conjunto de pontos, mas não está diretamente relacionada à regressão logística. As splines são frequentemente utilizadas em análise de dados para obter uma representação mais flexível e suave de uma relação entre variáveis.