テクノロジ系 / 基礎理論
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、ある事象が起こる確率を予測し、分類に使う回帰手法です。
もう少し詳しく
結果が「該当する／しない」のような分類のとき、その事象が起こる確率を予測する手法です。出力を0〜1の確率として表し、しきい値で分類します。数値そのものを予測する線形回帰と対比され、分類問題に使われる代表的な手法です。
試験での見方
例：顧客が商品を買う確率を予測し、買う・買わないを分類します。
テクノロジ系 / 基礎理論
ロジスティック回帰は、ある事象が起こる確率を予測し、分類に使う回帰手法です。
結果が「該当する／しない」のような分類のとき、その事象が起こる確率を予測する手法です。出力を0〜1の確率として表し、しきい値で分類します。数値そのものを予測する線形回帰と対比され、分類問題に使われる代表的な手法です。
例：顧客が商品を買う確率を予測し、買う・買わないを分類します。
確率を予測し分類に使う点が核心です。数値を予測する線形回帰との違いが頻出です。