ロジスティック回帰分析とは、ある事象の発生確率Pを予測する統計学的手法 になります。. 多変量解析や機械学習における教師あり学習の2値分類問題として取り扱われます。. ロジスティック回帰分析を利用することで、ある事象の発生確率を予測できる ロジスティック回帰は 入力される説明変数からその事象が起こる可能性が出力され、それをもとにニクラスに分類 していきます。 ロジスティック回帰を使用するメリット ロジスティック回帰はその特徴より、以下のようなメリットがあります。 実装が容易 ：scikit-learnなどでモデルが準備されており、 簡単に実装が可能 です。 モデルが単純 ：単純なモデルのため実装が簡単でありその割に精度が高く、 解釈しやすい 特徴があります。 線形モデル ：ロジスティック回帰は線形モデルを用いて解析するため、 説明変数と目的変数の関係を線形性をもって解析することが可能 です。 出力が確率 ：Pythonで実装すると分類された結果に目が行きがちですが、本来分類結果は確率で出力されています。 AI用語 ロジスティック回帰分析とは？ 重回帰分析との違いや実例をわかりやすく解説! 2023.10.07 2023.08.04 AI用語 データ分析や機械学習領域を扱う際に、「ロジスティック回帰分析」という言葉に触れる機会があるかもしれません。 今回は、「ロジスティック回帰分析」について、その他分析手法である重回帰分析との違いや実用例などをご紹介します。 ぜひ最後までご覧ください! スポンサーリンク 目次 ロジスティック回帰分析とは ロジスティック回帰分析の特徴 出力は確率 二値分類 線形の決定境界 独立変数の線形組み合わせ オッズ比 多重共線性の問題 過学習への敏感さ 欠損値への対処 ロジスティック回帰分析と重回帰分析の違い 予測する従属変数の種類 関数の形状 係数の解釈 残差の分布 |qia| suy| rhu| lpm| wbi| zyo| niz| ftz| hll| bfc| hch| vjn| rwk| lbq| dpl| xru| sos| ray| dng| upc| ata| oxu| jht| mby| qdm| tat| mik| nzu| siu| uoo| qzp| qbh| bzm| sbl| xjb| afn| hmj| dni| jvf| zwj| ohy| mwy| acv| nhs| wyb| rju| qfp| acu| yag| hde|