ロジスティック回帰
ロジスティック回帰とは
出力変数が２値（０か１）のデータを自然にモデリングするため、０および１があらわれる確率値が出力となるように線形回帰を拡張したもの。
わざわざ拡張しなくても線形回帰をあてはめることもできるが、直線であるが故、予測の際にマイナスの値や1を超える値など、そもそも確率でない値を出力することになるため、下の画像のロジスティック線形回帰のようにうまく値が０～１の間に収まっていれば、確率として納得がしやすいものとなる。 https://gyazo.com/f6ec3292a944107641658be6474f386e
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https://gyazo.com/bb3ceff6acd95fde6fd682ef4b8d0dc8
参考
大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる , 久野 遼平 (著), 木脇 太一 (著), KADOKAWA (2018/3/29)
回帰直線（最終閲覧日：2019年12月11日
ロジスティック回帰 Qlita（最終閲覧日：2019年12月11日