Dizionario AI › Fondamenti AI

Regressione logistica

Logistic regression

La regressione logistica è un modello statistico usato per la classificazione, cioè per prevedere a quale categoria appartiene un'osservazione, tipicamente in problemi a due classi come spam o non spam, cliente che abbandona o resta. Nonostante il nome contenga regressione, non stima un valore continuo ma una probabilità compresa tra 0 e 1.

Definizione

Come funziona

Il modello combina le variabili in ingresso in una somma pesata, esattamente come la regressione lineare, ma poi applica una funzione detta sigmoide che schiaccia il risultato in un intervallo tra 0 e 1, interpretabile come probabilità di appartenere alla classe positiva. Una soglia, spesso 0,5, trasforma quella probabilità in una decisione binaria. I pesi si stimano massimizzando la verosimiglianza dei dati osservati, di solito con la discesa del gradiente.

Applicazioni

È tra i modelli più usati in produzione per la sua velocità, interpretabilità e affidabilità: filtri antispam, rilevamento di frodi con carta di credito, previsione di abbandono clienti, diagnosi mediche binarie e scoring creditizio. Spesso funge da baseline solida prima di provare modelli più complessi come alberi o reti neurali e in molti contesti regolamentati resta la scelta preferita proprio perché ogni coefficiente è spiegabile.

Storia ed etimologia

Il nome deriva dalla funzione logistica, descritta per la prima volta a metà Ottocento dal matematico belga Pierre François Verhulst per modellare la crescita delle popolazioni, che rallenta avvicinandosi a un limite invece di crescere all'infinito. La stessa curva a S si è rivelata perfetta per modellare probabilità, ed è stata adottata in statistica nel Novecento con il nome di regressione logistica per sottolineare la parentela con la regressione lineare pur descrivendo un fenomeno diverso, la probabilità di appartenenza a una classe.

Come si usa in Grace

Le 7 dimensioni di valutazione di Grace usano principi simili alla regressione logistica per trasformare criteri multipli in un punteggio 0-100: sapere come funziona una probabilità stimata ti aiuta a interpretare meglio i tuoi risultati.

Termini correlati

• Regressione lineare
• Classificazione
• Matrice di confusione
• Precisione e Richiamo (Precision-Recall)
• Curva ROC e AUC

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

• Scenario reale: applica questo concetto con un verdetto AI immediato.
• Palestra quotidiana: brevi esercizi per allenare i concetti del dizionario.
• Gioco Playoff: sfida altri giocatori, a eliminazione diretta.

📱 Scarica l'app Android (beta) iOS in arrivo

Dì quello che intendi. Ottieni quello che ti serve.

Grace Certified, la coach AI che allena e certifica il tuo prompt engineering, di Agora Intelligence.