{"id":135166,"date":"2026-02-19T15:29:49","date_gmt":"2026-02-19T14:29:49","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=135166"},"modified":"2026-02-19T15:29:50","modified_gmt":"2026-02-19T14:29:50","slug":"logistische-regression-was-ist-das-denn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/logistische-regression-was-ist-das-denn","title":{"rendered":"Logistische Regression, was ist das denn?"},"content":{"rendered":"<p><strong>Wenn Du Dich f\u00fcr Machine Learning und Klassifizierungsprobleme interessierst, hast Du sicher schon einmal das logistische Regressionsmodell kennengelernt. Und das aus gutem Grund! Es ist eines der einfachsten und am besten interpretierbaren Modelle f\u00fcr <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a>, das sowohl kontinuierliche als auch diskrete Daten verarbeiten kann. Die damit erzielten Ergebnisse sind alles andere als l\u00e4cherlich.<\/strong><\/p>\n<h2>Was verbirgt sich denn hinter dieser Wundermethode? Und noch wichtiger: Wie kann sie f\u00fcr Python verwendet werden? Die Antwort in diesem Artikel.<\/h2>\n<h2>Definition<\/h2>\nLogistische Regression ist ein <b>statistisches Modell<\/b> zur Untersuchung der Beziehungen zwischen einer Reihe von <b>qualitativen Variablen Xi<\/b> und <b>einer qualitativen Variable Y<\/b>. Es handelt sich um <b>verallgemeinerte lineare Modelle<\/b> (<b>VLM<\/b>) mit einer <b>logistischen Funktion<\/b> als <b>Kopplungsfunktion<\/b>.\n\nEin logistisches Regressionsmodell kann auch die<b> Wahrscheinlichkeit vorhersagen<\/b>, dass ein Ereignis eintritt (Wert 1) oder nicht eintritt (Wert 0), und zwar auf der Grundlage der <b>Optimierung der Regressionskoeffizienten<\/b>. Dieses Ergebnis schwankt immer zwischen 0 und 1. Liegt der vorhergesagte Wert \u00fcber einem Schwellenwert, ist das Ereignis wahrscheinlich; liegt der Wert unter demselben Schwellenwert, ist es unwahrscheinlich.\n\nAuch interessant:\n<ul>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/4-arten-von-statistik-bias-die-du-in-deinen-analysen-vermeiden-solltest\">4 Arten von Statistik Bias, die jeder kennen sollte<\/a><\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/git-opencv-alles-ueber-was-computer-vision-tool\">Open CV &#8211; Alles \u00fcber Computer Vision<\/a><\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/flask-einer-der-populaersten-python-frameworks\">Flask &#8211; Der bekannteste Python Framework<\/a><\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/nft-was-ist-das-und-wie-du-damit-reich-werden-kannst\">NFT &#8211; Was das ist und wie du damit reich werden kannst<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Wie wird dies mathematisch \u00fcbersetzt\/geschrieben?<\/h3>\nBetrachten wir eine Eingabe X= x1 x2 x3 &#8230; xn , so zielt die logistische Regression darauf ab, eine Funktion h zu finden, die wir berechnen k\u00f6nnen:\n<pre style=\"text-align: center\">y= {1 &nbsp; si &nbsp; hX\u2265 Schwellenwert, 0 wenn hX&lt; Schwellenwert} \n<\/pre>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: left\"><i style=\"color: #333333\">Wir gehen also davon aus, dass unsere Funktion h eine Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 ist, parametrisiert durch =1 2 3 n, die zu optimieren sind, und dass der von uns definierte Schwellenwert unserem Klassifizierungskriterium entspricht &#8212; in der Regel ist der Wert 0,5.<\/i><\/p>\n<\/blockquote>\nDie Funktion, die diese Bedingungen am besten erf\u00fcllt, ist die <b>Sigmoidfunktion<\/b>, die auf R mit Werten in [0,1] definiert ist. Sie ist wie folgt geschrieben:\n\n<img decoding=\"async\" width=\"114\" height=\"37\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2020\/10\/capture-articl.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n\nGrafisch entspricht sie einer <b>S-f\u00f6rmigen Kurve<\/b>, deren Grenzen 0 und 1 sind, wenn x nach -\u221e bzw. +\u221e tendiert, und die bei x = 0 durch y = 0,5 verl\u00e4uft.\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"776\" height=\"555\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2020\/10\/image1.png\" alt=\"fonction sigmoid\" loading=\"lazy\"><figcaption>Sigmoid function<\/figcaption><\/figure>\n<h3>Und was ist mit unserer Klassifizierung?<\/h3>\nDie Funktion h, die die logistische Regression definiert, wird so geschrieben:\n\n\n\nDas<b> Problem der Klassifizierung<\/b> durch logistische Regression stellt sich dann als ein einfaches Optimierungsproblem dar, bei dem wir bei gegebenen Daten versuchen, <b>den besten Parametersatz \u0398<\/b> zu <b>erhalten<\/b>, mit dem unsere Sigmoidkurve <b>am besten zu den Daten passt<\/b>. Hier kommt unser <b>maschinelles Lernen<\/b> ins Spiel.\n\nSobald dieser Schritt abgeschlossen ist, k\u00f6nnen wir uns einen \u00dcberblick \u00fcber das Ergebnis verschaffen:\n\n<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"297\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2020\/10\/unnamed-4.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n<blockquote><i>Nach der<\/i><b><i> Festlegung des Schwellenwerts<\/i><\/b><i> m\u00fcssen nur noch die Punkte entsprechend ihrer Position in Bezug auf die Regression klassifiziert werden. So ist die Klassifizierung abgeschlossen!<\/i><\/blockquote>\n<h2>Logistische Regression: Praxis<\/h2>\nIn Python ist es ganz einfach: Wir verwenden die <b>Klasse LogisticRegression<\/b> des <b>Moduls sklearn.linear_model<\/b> als normalen Klassifikator und trainieren ihn auf bereits bereinigten und in Trainings- und Testdatens\u00e4tze aufgeteilten Daten &#8211; das war&#8217;s!\n\nAuf der Ebene des Codes gibt es nichts einfacheres:\n\nF\u00fcr fortgeschrittene Anwendungsf\u00e4lle bietet sich ein Kurs an, der vom Liora-Team geleitet wird. Mach mit!&nbsp;\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Entdecke unsere Weiterbildungsangebote<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Logistische Regression in der Datenwissenschaft<\/h3>\nIn der Datenwissenschaft wird <strong>logistische Regression<\/strong> verwendet, um die Wahrscheinlichkeit oder die Chance zu prognostizieren, dass ein Ereignis eintritt oder nicht, basierend auf den Werten von mehreren unabh\u00e4ngigen Variablen.\n\nSie eignet sich besonders gut f\u00fcr bin\u00e4re Klassifikationsprobleme, bei denen es darum geht, ob ein Ereignis in eine von zwei Kategorien f\u00e4llt, wie zum Beispiel &#8222;Ja&#8220; oder &#8222;Nein&#8220;, &#8222;Erfolg&#8220; oder &#8222;Misserfolg&#8220;, &#8222;Kauf&#8220; oder &#8222;Nicht-Kauf&#8220;.\n\nDer<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\"> Algorithmus<\/a> verwendet historische Daten, um eine mathematische Funktion zu erlernen, die die Beziehung zwischen den unabh\u00e4ngigen Variablen und der Zielvariable, also dem Ereignis, das prognostiziert werden soll, beschreibt.\n\nDiese Funktion wird dann verwendet, um Vorhersagen f\u00fcr neue Daten zu treffen. Logistische Regression ist einfach zu implementieren und zu interpretieren, und sie erm\u00f6glicht es Dir, die Auswirkungen einzelner Variablen auf das Vorhersageergebnis zu analysieren.\n\nEine der Hauptanwendungen von logistischer Regression in der<strong> Datenwissenschaft<\/strong> ist die Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr Kundenverhalten, wie zum Beispiel ob ein Kunde ein Produkt kaufen wird oder nicht. Es wird auch in vielen anderen Bereichen wie medizinischer Diagnostik, Betrugspr\u00e4vention, Marktforschung und vielen anderen angewendet.\n\nEs ist wichtig zu beachten, dass logistische Regression auch ihre Einschr\u00e4nkungen hat und nicht f\u00fcr alle Arten von Daten und Problemstellungen geeignet ist. Es ist daher wichtig, die Vor- und Nachteile dieser Methode sorgf\u00e4ltig abzuw\u00e4gen und andere Modelle zu ber\u00fccksichtigen, wenn sie nicht die beste L\u00f6sung f\u00fcr Dein spezifisches Datenproblem ist.\n\nInsgesamt ist <strong>logistische Regression<\/strong> jedoch eine leistungsstarke Methode in der Datenwissenschaft, die Dir dabei helfen kann, Vorhersagen f\u00fcr bin\u00e4re Klassifikationsprobleme zu treffen und Einblicke in die Beziehung zwischen Variablen zu gewinnen. Es lohnt sich also definitiv, sich mit dieser Methode vertraut zu machen und sie in Deinem <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analysis\">Datenanalyse-Toolkit<\/a> zu haben!\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/terminvereinbarung\">Termin vereinbaren<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn Du Dich f\u00fcr Machine Learning und Klassifizierungsprobleme interessierst, hast Du sicher schon einmal das logistische Regressionsmodell kennengelernt. Und das aus gutem Grund! Es ist eines der einfachsten und am besten interpretierbaren Modelle f\u00fcr Machine Learning, das sowohl kontinuierliche als auch diskrete Daten verarbeiten kann. Die damit erzielten Ergebnisse sind alles andere als l\u00e4cherlich. 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