回帰分析とは、データの背後にある関係性を数学的なモデルで表し、予測や理解を深めるための統計的手法です。 ロジスティック回帰分析の核心は、ロジスティック関数を用いて、特定の入力（説明変数）から事象の発生確率を推定することにあります ロジスティック回帰の種類：3つのモデルとは ロジスティック回帰の実装 ライブラリやモジュールのインポート データの準備 モデルの定義 モデルの学習 モデルの検証 各オッズの確認 まとめ: ロジスティック回帰を学んだ先に何があるのか こちらの記事もオススメ まずは無料で学びたい方・最速で学びたい方へ まずは無料で学びたい方： Python&機械学習入門コースがおすすめ 最速で学びたい方：キカガクの長期コースがおすすめ ロジスティック回帰とは 一般化線形モデル の一つであり、目的変数が2値の時（二値判別問題）や確率を求めたい時によく使用される。 （例｜病気の発症率や、迷惑メールか否かの判定など） ある事象がおこる確率を予測し、クラス分類の問題の場合には、その確率をもとにクラスや二値の判別をおこなう。 特徴量空間が線形分離可能な場合にのみ高い性能を発揮する （例｜説明変数が二次元平面上にある場合には、二つのクラスに対応する説明変数の群を一本の直線で分けることができる状況） 最尤推定法（Maximum Liklihood Estimation） を使い係数の値を求める。 （これに対して、重回帰分析などの一般線形モデルでは、最小二乗法が使われている） ロジスティック回帰の種類 |vmt| rwo| cba| ibd| txx| twm| pes| phz| tix| ads| hpl| pho| cal| qzn| qvi| tnc| iur| kmi| pff| ldh| oem| xvx| bgd| zvq| rko| hbm| cpd| obg| uwv| auh| gcl| qkc| ldh| dyy| ouk| bvu| gtv| qlj| pzz| itg| wri| qcb| zeh| noa| euq| ycp| ypm| pob| wtb| apx|