Calculadora de Regressao Logistica

Calculadora de Regressao Logistica | Ferramenta online grátis | Elysia Tools

Guia de uso da ferramenta

Veja quando usar esta ferramenta, o que ela suporta e como os usuários a aplicam.

Fatos principais

Categoria: Math & Numbers
Tipos de entrada: textarea, checkbox, text, number
Tipo de saída: json
Cobertura de exemplos: 4
API pronta: Sim

Visão geral

A Calculadora de Regressão Logística permite ajustar modelos de classificação binária utilizando o método de descida de gradiente para prever probabilidades e categorias com base em dados históricos fornecidos em formato CSV.

Quando usar

Quando você precisa prever um resultado binário, como sim/não ou 0/1, a partir de variáveis numéricas.
Para analisar a probabilidade de ocorrência de um evento com base em múltiplos preditores independentes.
Durante o treinamento rápido de modelos estatísticos simples sem a necessidade de configurar ambientes de programação complexos.

Como funciona

1Insira os dados no formato CSV, garantindo que os preditores estejam nas primeiras colunas e o alvo binário na última coluna.
2Configure os hiperparâmetros do modelo, como a taxa de aprendizado e o número de iterações para o algoritmo de descida de gradiente.
3Defina o limiar de decisão (threshold) para converter as probabilidades calculadas em classes binárias específicas.
4O sistema processa os dados e retorna a acurácia do modelo junto com a previsão para os valores de entrada opcionais.

Casos de uso

Previsão de rotatividade de clientes (churn) com base em tempo de contrato e gastos mensais.
Diagnóstico médico preliminar para identificar a presença ou ausência de uma condição com base em indicadores clínicos.
Avaliação de risco de crédito para classificar solicitantes como potenciais bons ou maus pagadores.

Exemplos

1. Previsão de Conversão de Leads

Analista de Marketing

Contexto

Uma empresa deseja saber se um lead converterá em venda com base no tempo gasto no site e no número de páginas visitadas.

Problema

Classificar novos leads como potenciais compradores para priorizar o atendimento comercial.

Como usar

Insira os dados históricos de 100 leads no campo CSV e adicione os valores do novo lead (ex: 5 minutos, 10 páginas) no campo de previsão.

Taxa de aprendizado: 0.1, Iterações: 2000, Limiar: 0.5

Resultado

O modelo retorna a acurácia do treinamento e indica se o novo lead pertence à classe 1 (comprador) ou 0 (não comprador).

2. Triagem de Risco de Saúde

Pesquisador Acadêmico

Contexto

Estudo sobre a relação entre o Índice de Massa Corporal (IMC), idade e o diagnóstico de uma condição crônica.

Problema

Estimar a probabilidade de um paciente apresentar a condição com base em seus dados biométricos.

Como usar

Cole os dados CSV contendo IMC e idade como preditores e o diagnóstico (0 ou 1) como a última coluna.

Perguntas frequentes

O que é o limiar (threshold)?

É o valor de corte, geralmente 0.5, que define se uma probabilidade calculada será classificada como 0 ou 1.

Como os dados CSV devem ser organizados?

As variáveis preditoras devem vir primeiro, seguidas obrigatoriamente pela variável alvo binária na última coluna.

O que faz a taxa de aprendizado?

Ela controla o tamanho do passo que o algoritmo dá em cada iteração para encontrar os coeficientes que minimizam o erro.

Posso usar variáveis de texto nos dados?

Não, a calculadora processa apenas valores numéricos; variáveis categóricas devem ser convertidas em números antes do upload.

O que é a descida de gradiente?

É um algoritmo de otimização usado para ajustar os pesos do modelo de forma iterativa até encontrar o melhor ajuste aos dados.

Taxa de aprendizado: 0.05, Iterações: 5000, Casas decimais: 4

Executar esta ferramenta

Execuções de exemplo preparadas

Entradas

Resultado

Exemplos compatíveis com esta ferramenta

Continue com ferramentas e temas relacionados

Execuções de exemplo preparadas

Entradas

Resultado

Veja quando usar esta ferramenta, o que ela suporta e como os usuários a aplicam.

Fatos principais

Visão geral

Quando usar

Como funciona

Casos de uso

Exemplos

1. Previsão de Conversão de Leads

2. Triagem de Risco de Saúde

Perguntas frequentes

Exemplos CSV

Exemplos Python

Processamento de Strings Windows - Exemplos C#

Framework de Testes E2E Cypress

Calculadora de Regressao Linear Multipla

Calculadora de Colunas

Mesclador de Dados por Adição

Calculadora de Linhas

Ferramentas de exportacao CSV e conversao de tabelas

Ferramentas de limpeza e reorganizacao de CSV

Ferramentas de qualidade de dados, deduplicacao e deteccao de anomalias