Logistic Regression

La régression logistique est une technique de modélisation statistique qui vise à prédire la valeur d'une variable binaire (oui ou non, vrai ou faux) en se basant sur d'autres variables qui peuvent avoir une influence sur cette variable. Cette technique est souvent utilisée en marketing pour prédire si un client potentiel achètera ou non un produit en fonction des caractéristiques du produit ou de la campagne publicitaire. Elle est également utilisée en SEO pour prédire si une page web sera bien classée dans les résultats des moteurs de recherche en fonction de certains facteurs tels que les mots-clés ou le nombre de liens pointant vers la page.

Fonctionnement de la régression logistique

• La régression logistique utilise un modèle mathématique appelé "fonction logistique" pour prédire la probabilité qu'une variable binaire prenne une valeur donnée.
• Ce modèle estime les coefficients de pondération pour chaque variable d'entrée afin de maximiser la corrélation entre les variables d'entrée et la variable de sortie binaire.
• Une fois que la corrélation a été établie, la fonction logistique est utilisée pour calculer la probabilité que la variable de sortie soit vraie ou fausse en fonction des valeurs des variables d'entrée.
• Cette probabilité peut être transformée en une valeur discrète (vrai ou faux) en fixant un seuil de décision.

En résumé, la régression logistique est une technique utile pour prédire si une variable binaire prendra une certaine valeur en se basant sur des variables d'entrée. Elle est largement utilisée en marketing et en SEO pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées en matière de produits et de stratégies de marketing en se basant sur les prévisions de résultats.