الانحدار اللوجستي

الانحدار اللوجستي هو خوارزمية تستخدم في المقام الأول لمهام التعلم الخاضعة للإشراف مثل التنبؤ بالنتائج الثنائية، مثل ما إذا كان سيتم الموافقة على مقدم الطلب للحصول على قرض. يشير مصطلح "الانحدار اللوجستي" إلى طريقة تعظيم احتمالية حدوث نتيجة معينة في ضوء مجموعة من المتغيرات المستقلة أو المتنبئة. ويتم ذلك عن طريق تحسين معادلة رياضية تعبر عن احتمالات المتغير التابع الإيجابي كدالة للمتغيرات المستقلة.

يعد الانحدار اللوجستي أحد الخوارزميات الأكثر استخدامًا على نطاق واسع للتعلم الخاضع للإشراف لأنه يوفر قوة تنبؤية بمرونة وقابلية للتوسع. ويرجع ذلك إلى قدرته على دمج أنواع مختلفة من متغيرات التوقع بسهولة وتقديم تفسيرات للاحتمالات المقدرة. بالإضافة إلى ذلك، يتمتع الانحدار اللوجستي بالمرونة التي يمكن تطبيقها على حالات مشاكل التصنيف ذات المستوى الواحد أو متعدد المستويات ومشاكل الانحدار غير الخطية.

عندما يتعلق الأمر بتطبيقاته في الحوسبة، فإن الانحدار اللوجستي هو الأكثر استخدامًا في التعلم الآلي (ML) واستخراج البيانات، حيث يتم استخدامه في تصنيف البيانات. تتضمن بعض التطبيقات الشائعة التحليل التنبؤي لتقلبات العملاء، وقياس جودة قرارات القروض، والتنبؤ بالتشخيص الطبي، واكتشاف الأنشطة الاحتيالية، وما إلى ذلك. كما يتم استخدامه أيضًا في تحليلات الويب لاكتشاف نسبة النقر إلى الظهور وفي أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للتمييز بين الأنواع المختلفة للمستندات.

يمكن تنفيذ الانحدار اللوجستي في مجموعة متنوعة من بيئات البرمجة، مثل R وPython وJava، وباستخدام مكتبات مختلفة مثل scikit-learn وSpark MLlib وWeka. تتضمن الطرق الشائعة المستخدمة لتنفيذ هذه الخوارزمية النسب المتدرج، وطريقة نيوتن، وطرق الاتجاه المترافقة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تعزيز هذه الخوارزمية بتقنيات التنظيم لتقليل التجاوز.

فيما يتعلق بالأمن السيبراني، يمكن استخدام الانحدار اللوجستي للكشف عن الأنشطة الشاذة واكتشاف الاحتيال. اكتشاف الحالات الشاذة هو عملية تحديد الأنماط غير العادية في البيانات التي تختلف بشكل كبير عن السلوك الطبيعي للنظام. يتم استخدام الانحدار اللوجستي لتصنيف البيانات إلى سلوك طبيعي أو غير طبيعي، بناءً على المتنبئين. كشف الاحتيال هو عملية تحديد الأنشطة الضارة في البيانات. وفي هذه الحالة يتم استخدام الانحدار اللوجستي لتحديد احتمالية الاحتيال بناءً على قيم المتنبئين.

بشكل عام، يعد الانحدار اللوجستي خوارزمية فعالة تستخدم في العديد من مجالات الحوسبة والأمن السيبراني، مما يوفر قوة تنبؤية موثوقة. إن قابلية التوسع والمرونة لدمج تنبؤات مختلفة تجعلها طريقة شائعة الاستخدام في العديد من مهام تحليل البيانات.