En este episodio de Data Science para todos, exploramos la regresión logística, una técnica clave cuando queremos predecir resultados binarios: ¿un cliente comprará o no? ¿una transacción es fraudulenta o legítima? ¿un paciente tiene una enfermedad o no?

Te explicamos de forma sencilla cómo funciona este modelo, qué lo diferencia de la regresión lineal y cómo preparar tus datos para este tipo de análisis. Además, hablamos sobre la interpretación de probabilidades, el uso del logit, la matriz de confusión, y métricas como precisión, recall, F1-score y AUC.

Si quieres aprender a tomar decisiones con datos, este capítulo te dará una herramienta poderosa para empezar.