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LogisticRegression

ロジスティック回帰

Logistic Regression

概要(教師あり|分類)

ロジスティック回帰とは、線形回帰分析を分類問題に応用したアルゴリズムで、例えば、商品を購入するか否か、衝突するか否か、採用すべきか否かなどの2値分類を、0から1の範囲の確率を示すロジスティック関数を用いて推測します。

ロジスティック関数:σa(x) = 1 / ( 1 + e-ax )

2値分類(0:陰性 or 1:陽性)の場合、予測確率 0.5 をしきい値としてクラス分けを行います。確率0.2 であれば予測値は「 0」、確率が 0.85 であれば予測値は「1」と分類するわけです。ちなみに、確率がちょうど 0.5 となる境目の部分を「決定境界」といいます。


用語解説


プログラム例

(準備中)







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Last-modified: 2020-07-08 (水) 13:05:19