こんにちは〜ららぽてすらです♪
ロジスティック回帰は、分類問題を解くための統計モデルの一つです。具体的には、ある事象が発生する確率を予測するのによく使います。例えば、あるメールがスパムかどうか、あるユーザーが商品を買うかどうかなど、結果が2つのカテゴリに分けられる場合に適しています。
どう使うの？
入力データ(特徴量)を元に、出力が0と1の間の値（確率）として予測されます。この予測された確率を基に、事前に定めた閾値（例: 0.5）を超えるかどうかでカテゴリを分類します。
何がわかるの？
ロジスティック回帰を用いることで、各特徴量が結果にどれだけ影響を与えるのかの重要度や、事象の発生確率を予測することができます。
まとめ
ロジスティック回帰は、2つのカテゴリにデータを分類する問題に適しており、ある事象の発生確率を予測するのに役立ちます。日常の問題からビジネスの課題まで、多岐にわたる分野で利用されています。
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 定義 | 分類問題を解くための統計モデルの一つ |
| 計算式 | P(Y=1) = 1 / (1 + e^-(β0 + β1 X1 + ... + βn Xn)) |
| 使い方 | ある事象の発生確率を0と1の間で予測 |
| 適用例 | メールがスパムか否か、顧客が商品を購入するか否かなど |
| 何がわかる | 1) 事象の発生確率 2) 各特徴量の影響度 |
| 特徴 | 結果が2つのカテゴリに分けられる場合に適している |
| 注意点 | 線形回帰とは異なり、出力が確率であり、直線ではない |
