1. Clasificación de Clientes en Marketing 📊 Segmentación de clientes según su probabilidad de responder a campañas de marketing.
1.1. Variables: - Historial de compras - Interacciones previas con anuncios - Datos demográficos (edad, ubicación, ingresos) Aplicación: Uso de regresión logística para identificar clientes potenciales y personalizar estrategias publicitarias. Resultados: Mayor tasa de conversión, mejor aprovechamiento del presupuesto y personalización efectiva de ofertas.
2. La regresión logística es el modelo estadístico utilizado para predecir pbinarias (0 o 1). robabilidades de categorías binarias (0 o 1). 🔹 Función Sigmoide: Convierte una combinación lineal de variables en un valor entre 0 y 1. 🔹 Coeficientes: Representan la contribución de cada variable independiente. 🔹 Likelihood y Entropía Cruzada: Funciones de pérdida utilizadas en la optimización del modelo. 🔹 Regularización: Técnicas como L1 (Lasso) y L2 (Ridge) para evitar sobreajuste. 🔹 Métricas de Evaluación: Precisión, Curva ROC-AUC, Matriz de Confusión.
3. REFERENCIAS: -IBM. (s.f.). ¿Qué es la regresión logística? Recuperado de https://www.ibm.com/es-es/topics/logistic-regression -AWS. (s.f.). ¿Qué es la regresión logística? Recuperado de https://aws.amazon.com/es/what-is/logistic-regression/ -Del Amo Sánchez, J. (2023). Uso de la regresión logística múltiple en la minería de datos. Universidad de Salamanca. Recuperado de https://gredos.usal.es/bitstream/handle/10366/156801/TFG%20Juan%20del%20Amo%20S%C3%A1nchez.pdf?isAllowed=y&sequence=1
4. 📍Detección de Fraude Financiero Identificación de transacciones fraudulentas en bancos y fintechs.
4.1. Variables: ariables: - Monto de la transacción - Ubicación geográfica - Historial de transaccion Aplicación: Uso de regresión logística para predecir la probabilidad de fraude basándose en patrones de comportamiento. Resultados: Mejora en la detección de fraudes, reducción de pérdidas financieras y aumento de la seguridad.
5. 📍 Diagnóstico Médico 🏥 Predicción de la probabilidad de que un paciente tenga una enfermedad.
5.1. Variables: - Edad, género - Antecedentes familiares - Resultados de pruebas médicas (presión arterial, glucosa, etc.) Aplicación: Implementación de modelos de regresión logística en diagnósticos de diabetes, enfermedades cardíacas, cáncer, etc. Resultados: Diagnósticos más precisos, detección temprana y mejores tratamientos preventivos
