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लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक एल्गोरिदम है जिसका उपयोग मुख्य रूप से पर्यवेक्षित शिक्षण कार्यों के लिए किया जाता है जैसे कि बाइनरी परिणामों की भविष्यवाणी करना, जैसे कि आवेदक को ऋण के लिए मंजूरी दी जाएगी या नहीं। शब्द "लॉजिस्टिक रिग्रेशन" स्वतंत्र या भविष्यवक्ता चर के एक सेट को देखते हुए एक निश्चित परिणाम की संभावना को अधिकतम करने की विधि को संदर्भित करता है। यह एक गणितीय समीकरण को अनुकूलित करके किया जाता है जो सकारात्मक आश्रित चर की संभावनाओं को स्वतंत्र चर के एक फ़ंक्शन के रूप में व्यक्त करता है।

लॉजिस्टिक रिग्रेशन पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम में से एक है क्योंकि यह लचीलेपन और स्केलेबिलिटी के साथ पूर्वानुमानित शक्ति प्रदान करता है। ऐसा विभिन्न प्रकार के भविष्यवक्ता चरों को आसानी से शामिल करने और अनुमानित संभावनाओं के लिए व्याख्या प्रदान करने की इसकी क्षमता के कारण है। इसके अतिरिक्त, लॉजिस्टिक रिग्रेशन में एक-स्तरीय या बहु-स्तरीय वर्गीकरण समस्याओं और गैर-रेखीय रिग्रेशन समस्याओं के मामलों पर लागू होने की लचीलापन है।

जब कंप्यूटिंग में इसके अनुप्रयोगों की बात आती है, तो लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग आमतौर पर मशीन लर्निंग (एमएल) और डेटा माइनिंग में किया जाता है, जहां इसका उपयोग डेटा को वर्गीकृत करने में किया जाता है। कुछ लोकप्रिय अनुप्रयोगों में ग्राहक मंथन का पूर्वानुमानित विश्लेषण, ऋण निर्णयों की गुणवत्ता को मापना, चिकित्सा निदान की भविष्यवाणी करना, धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाना आदि शामिल हैं। इसका उपयोग वेब एनालिटिक्स में क्लिक-थ्रू दर का पता लगाने के लिए और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) टूल में विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों के बीच अंतर करने के लिए भी किया जाता है।

लॉजिस्टिक रिग्रेशन को विभिन्न प्रकार के प्रोग्रामिंग वातावरणों, जैसे आर, पायथन और जावा में और स्किकिट-लर्न, स्पार्क एमएललिब और वेका जैसे विभिन्न पुस्तकालयों का उपयोग करके लागू किया जा सकता है। इस एल्गोरिदम को लागू करने के लिए उपयोग की जाने वाली सामान्य विधियों में ग्रेडिएंट डिसेंट, न्यूटन की विधि और संयुग्म दिशा विधियां शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, ओवरफिटिंग को कम करने के लिए इस एल्गोरिदम को नियमितीकरण तकनीकों के साथ बढ़ाया जा सकता है।

साइबर सुरक्षा के संदर्भ में, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग गतिविधि विसंगति का पता लगाने और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। विसंगति का पता लगाना डेटा में असामान्य पैटर्न की पहचान करने की प्रक्रिया है जो सिस्टम के सामान्य व्यवहार से काफी भिन्न है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग भविष्यवक्ताओं के आधार पर डेटा को सामान्य या असामान्य व्यवहार में वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है। धोखाधड़ी का पता लगाना डेटा में दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों की पहचान करने की प्रक्रिया है। इस मामले में, भविष्यवक्ताओं के मूल्यों के आधार पर धोखाधड़ी की संभावना की पहचान करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग किया जाता है।

कुल मिलाकर, लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक प्रभावी एल्गोरिदम है जिसका उपयोग कंप्यूटिंग और साइबर सुरक्षा के कई क्षेत्रों में किया जाता है, जो विश्वसनीय भविष्य कहनेवाला शक्ति प्रदान करता है। विभिन्न भविष्यवक्ताओं को शामिल करने की इसकी स्केलेबिलिटी और लचीलापन इसे कई डेटा विश्लेषण कार्यों में आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली विधि बनाती है।