ロジスティック回帰

ロジスティック回帰（Logistic Regression）

主に2つのクラス（二値分類）に属する事例を分類するために使用される統計的なモデル

名前に「回帰」が含まれているが、分類アルゴリズムになる

線形回帰とは異なり、出力が確率であるため、0から1の間の値を返します。

ロジスティックシグモイド関数を使って全ての値を0か1に変換する

重回帰分析と同じで、機械学習で求めているのは予測式の「係数」と「切片」

種類

２つに分類するものを二項ロジスティック回帰分析

３つ以上に分類できるようにしたものを多項ロジスティック回帰分析

流れ

回帰式を作ることで、そこから得られるyの値が分かる

yの値は、分類できるものでないため、シグモイド関数を使って０〜１の間に値を圧縮する

ネイピア数、約2.718