ロジスティック回帰
正式名称
Logistic Regression
一言でいうと
YESになる確率を求めて、主に二値分類を行う方法
初心者向け説明
ロジスティック回帰は、
迷惑メール / 正常メール
購入する / 購入しない
故障する / 故障しない
のような分類に使われる代表的な方法です。
まず、
入力
↓
事象が起こる確率
を求めます。
例えば、
迷惑メールである確率
=
0.82
と予測された場合、しきい値を0.5とすれば迷惑メールに分類できます。
名前には「回帰」とありますが、機械学習では主に分類問題に利用されます。
ポイント
- ある事象が起こる確率をモデル化する
- 主に二値分類に利用する
- 0〜1の確率を扱う
- シグモイド関数と関係が深い
- 名前は回帰だが分類に使われる
関連用語
関連記事
- 回帰分析とは？線形回帰・ロジスティック回帰・最小二乗法を基礎から理解しよう
🍯 はちみつメモ
ロジスティック回帰 = 確率を求めて「どっち？」を分類する