¿Cómo se puede manejar la separación perfecta en los modelos de regresión logística?
La regresión logística es un método popular para modelar resultados binarios, como si un cliente comprará un producto o no. Sin embargo, a veces puede encontrarse con una situación en la que uno o más de sus predictores pueden separar perfectamente las dos clases de su variable de resultado. Esto se denomina separación perfecta y puede causar serios problemas para el modelo de regresión logística, como estimaciones infinitas, grandes errores estándar y un ajuste deficiente. En este artículo, aprenderá a detectar y manejar la separación perfecta en modelos de regresión logística, utilizando algunos ejemplos prácticos y consejos.