{"id":7033,"date":"2021-03-22T16:50:50","date_gmt":"2021-03-22T16:50:50","guid":{"rendered":"https:\/\/198.27.90.141\/?p=7033"},"modified":"2026-09-29T18:35:55","modified_gmt":"2026-09-29T18:35:55","slug":"o-que-e-regressao-logistica-e-como-a-utilizamos-para-classificar-e-mails","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gatefy.com\/pt-br\/blog\/o-que-e-regressao-logistica-e-como-a-utilizamos-para-classificar-e-mails\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 regress\u00e3o log\u00edstica e como a utilizamos para classificar e-mails"},"content":{"rendered":"

A regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 um algoritmo que lida com quest\u00f5es e problemas de classifica\u00e7\u00e3o. \u00c9 um dos algoritmos de machine learning<\/strong><\/a> mais conhecidos e utilizados no mundo, sendo empregado em diferentes \u00e1reas, como a ciberseguran\u00e7a e a biologia.<\/p>\n

Antes de tudo, \u00e9 importante ter em mente que a regress\u00e3o log\u00edstica n\u00e3o \u00e9 apenas utilizada para classificar coisas entre duas categorias. Por exemplo, determinado e-mail \u00e9 spam<\/strong> <\/a>ou n\u00e3o. Outro exemplo: o paciente tem c\u00e2ncer ou n\u00e3o tem. Sim, a regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 muito utilizada para problemas de duas classes. Mas n\u00e3o apenas para isso.<\/p>\n

Sendo um pouco mais t\u00e9cnico, a regress\u00e3o log\u00edstica trabalha com os conceitos de estat\u00edstica e probabilidade. Como apropriadamente dito na Wikipedia, \u201ca regress\u00e3o log\u00edstica mede a rela\u00e7\u00e3o entre a vari\u00e1vel dependente categ\u00f3rica e uma ou mais vari\u00e1veis independentes, estimando as probabilidades usando uma fun\u00e7\u00e3o log\u00edstica\u201d.<\/p>\n

Quer dizer que este tipo de algoritmo de machine learning analisa diferentes aspectos ou vari\u00e1veis de um objeto para depois determinar uma classe na qual ele se encaixa melhor.<\/p>\n

Tipos de regress\u00e3o log\u00edstica<\/h2>\n

Como j\u00e1 previamente explicado, a regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 muito utilizada para categorizar objetos entre duas classes. Mas ela n\u00e3o se restringe a isso. Ao todo, h\u00e1 tr\u00eas tipos principais de regress\u00e3o log\u00edstica, ou tr\u00eas modelos. Agora vamos dar uma olhada neles.<\/p>\n

1. Regress\u00e3o log\u00edstica binominal<\/h3>\n

No modelo de regress\u00e3o log\u00edstica binominal, os objetos s\u00e3o classificados em dois grupos ou categorias. \u00c9 quase um jogo entre o que \u00e9 e o que n\u00e3o \u00e9. Por exemplo, a mensagem \u00e9 spam ou n\u00e3o, a imagem \u00e9 colorida ou n\u00e3o, a c\u00e9lula \u00e9 cancer\u00edgena ou n\u00e3o.<\/p>\n

2. Regress\u00e3o log\u00edstica ordinal<\/h3>\n

O modelo de regress\u00e3o log\u00edstica ordinal \u00e9 diferente porque trabalha com o conceito de categorias ordenadas. Neste caso, os objetos s\u00e3o classificados em tr\u00eas ou mais classes que possuem uma ordem j\u00e1 determinada. Por exemplo, o desempenho do atleta \u00e9 ruim, justo ou excelente. Outro exemplo: o grau de satisfa\u00e7\u00e3o do paciente com o tratamento \u00e9 insatisfeito, satisfeito ou muito satisfeito.<\/p>\n

3. Regress\u00e3o log\u00edstica multinomial<\/h3>\n

No modelo de regress\u00e3o log\u00edstica multinomial, os objetos s\u00e3o classificados em tr\u00eas ou mais categorias que n\u00e3o possuem ordem entre si. Vamos aos exemplos. Este animal \u00e9 um gato, um le\u00e3o ou um tigre. Esta fruta \u00e9 uma ma\u00e7\u00e3, uma pera, uma manga ou um maracuj\u00e1.<\/p>\n

Usando regress\u00e3o log\u00edstica em e-mails<\/h2>\n

A regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 um tipo de algoritmo de machine learning muito eficaz. Por isso, \u00e9 um dos algoritmos favoritos do nosso time de desenvolvimento. Consequentemente, \u00e9 um dos algoritmos mais utilizados nas nossas solu\u00e7\u00f5es de prote\u00e7\u00e3o e seguran\u00e7a de e-mail.<\/p>\n

Aqui, na Gatefy, adotamos o modelo de regress\u00e3o log\u00edstica multinomial como um dos principais mecanismos do nosso sistema de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n

Para deixar mais simples, vamos criar um exemplo utilizando o seu neg\u00f3cio. Independentemente do tamanho que a sua empresa tenha, ela deve receber dezenas, centenas ou at\u00e9 milhares de e-mails diariamente.<\/p>\n

Agora imagine que a sua solu\u00e7\u00e3o de prote\u00e7\u00e3o de e-mail classifique as mensagens em apenas dois grupos, usando regress\u00e3o log\u00edstica binominal: spam (mensagens indesejadas) e ham (mensagens desejadas). Como estariam hoje as caixas de entrada de e-mails de todos os funcion\u00e1rios da empresa?<\/p>\n

Provavelmente, elas estariam um tanto quanto bagun\u00e7adas, apontando muitos falsos positivos e falsos negativos<\/strong><\/a>. Ou seja, muitos e-mails desejados estariam bloqueados e muitos e-mail indesejados teriam sido entregues. O resultado disso \u00e9 que os funcion\u00e1rios gastariam muito tempo analisando essas mensagens e, pior, estariam mais expostos a algum tipo de fraude que colocaria a empresa toda em risco, como ataques de phishing, por exemplo.<\/p>\n

Em nossa solu\u00e7\u00e3o de seguran\u00e7a de e-mail<\/strong><\/a>, a intelig\u00eancia artificial da Gatefy, com a ajuda da regress\u00e3o log\u00edstica multinomial, permite que a sua organiza\u00e7\u00e3o classifiquem os seus e-mails em pelo menos sete classes diferentes. O resultado: mais seguran\u00e7a e melhor gerenciamento dos e-mails.<\/p>\n

Ou seja, a sua organiza\u00e7\u00e3o tem mais visibilidade e controle sobre as informa\u00e7\u00f5es e ainda reduz o risco de sofrer viola\u00e7\u00e3o ou vazamento de dados. Al\u00e9m disso, os funcion\u00e1rios podem se concentrar no core business da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

O legal ainda \u00e9 que o sistema de intelig\u00eancia artificial da Gatefy vai aprender com o tr\u00e1fego de e-mail da sua organiza\u00e7\u00e3o. A cada dia que passa, a solu\u00e7\u00e3o se torna mais assertiva e precisa, melhorando o seu pr\u00f3prio desempenho e performance. Como algu\u00e9m sempre me diz, \u00e9 a tecnologia sendo usada para o bem e a seu favor.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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