Algoritmo de regresión logística de Microsoft

El algoritmo Regresión logística de Microsoft es una variación del algoritmo Red neuronal de Microsoft, donde el parámetro HIDDEN_NODE_RATIO se establece en 0. Esta configuración crea un modelo de red neuronal que no contiene una capa oculta y que, por tanto, es equivalente a una regresión logística.

Supongamos que la columna de predicción sólo contiene dos estados, pero que aún así desea realizar un análisis de regresión, relacionando las columnas de entrada con la probabilidad de que la columna de predicción contenga estado específico. El siguiente diagrama muestra los resultados que obtendrá si asigna 1 y 0 a los estados de la columna de predicción, calcula la probabilidad de que la columna contenga un estado específico y realiza una regresión lineal en una variable de entrada.

El eje x contiene los valores de una columna de entrada. El eje y contiene las probabilidades de que la columna de predicción tenga un estado o el otro. El problema que puede surgir es que la regresión lineal no limite la columna a los valores 0 y 1, a pesar de que son los valores máximo y mínimo de la columna. Una forma de resolver el problema es llevar a cabo una regresión logística. En vez de crear un línea recta, el análisis de regresión logística crea una curva con forma de "S" que contiene las restricciones máxima y mínima. Por ejemplo, el siguiente diagrama muestra los resultados que se obtienen si lleva a cabo una regresión logística con los mismos datos utilizados en el ejemplo anterior.

Observe cómo la curva nunca va por encima del 1 ni por debajo del 0. Puede utilizar la regresión logística para describir qué columnas de entrada son importantes a la hora de determinar el estado de la columna de predicción.

Usar el algoritmo

Utilice el Visor de redes neuronales de Microsoft para explorar un modelo de minería de datos de regresión lineal.

Un modelo de minería de datos de regresión lineal debe contener una columna de clave, una o más columnas de entrada y una o más columnas de predicción.

El algoritmo Regresión logística de Microsoft admite los tipos de contenido de columna de entrada, tipos de contenido de columna de predicción e indicadores de modelado específicos que se enumeran en la siguiente tabla.

Todos los algoritmos de Microsoft son compatibles con un conjunto común de funciones. No obstante, el algoritmo Regresión logística de Microsoft admite las funciones adicionales que se enumeran en la siguiente tabla.

Para consultar una lista de las funciones comunes a todos los algoritmos de Microsoft, vea Algoritmos de minería de datos. Para obtener más información acerca del modo de utilizar estas funciones, vea Referencia de funciones de Extensiones de minería de datos (DMX).

Los modelos que utilizan el algoritmo Regresión logística de Microsoft no son compatibles con la obtención de detalles ni con las dimensiones de minería de datos, porque la estructura de nodos del modelo de minería de datos no siempre se corresponde directamente con los datos subyacentes.

El algoritmo Regresión logística de Microsoft es compatible con varios parámetros que influyen en el rendimiento y la precisión del modelo de minería de datos resultante. Estos parámetros se describen en la tabla siguiente.

Vea también

Conceptos

Algoritmos de minería de datos
Selección de características en minería de datos
Usar las herramientas de minería de datos
Ver un modelo de minería de datos con el Visor de redes neuronales de Microsoft

Otros recursos

CREATE MINING MODEL (DMX)

Ayuda e información

Obtener ayuda sobre SQL Server 2005