ロジスティック回帰（Logistic Regression）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ロジスティック回帰（Logistic Regression）

ロジスティック回帰（Logistic Regression）とは、機械学習や統計学で用いられる回帰分析の一種で、主に二値分類問題（バイナリ分類）に使用されます。二値分類問題とは、結果が2つのカテゴリー（例：はい/いいえ、真/偽、成功/失敗）のいずれかに分類される問題です。

ロジスティック回帰（Logistic Regression）の基本的なアイデアは、入力変数（特徴量）と出力変数（ラベル）との関係をモデル化し、その関係を基に新しいデータのラベルを予測することです。具体的には、ロジスティック関数（シグモイド関数）を用いて、出力が特定のクラスに属する確率を計算します。

ロジスティック回帰（Logistic Regression）の主な特徴は以下の通りです：

ロジスティック回帰（Logistic Regression）は、シンプルで解釈しやすいモデルであり、医療診断・信用リスク評価・マーケティングなど多くの分野で広く利用されています。

ロジスティック回帰（Logistic Regression）に関連する単語は以下の通りです。

ロジスティック回帰（Logistic Regression）とは、コンピュータが「はい」か「いいえ」のような2つの選択肢のどちらかを予測するための方法です。例えば、あるメールがスパムかどうかを判断したり、病気にかかるかどうかを予測したりするのに使われます。

ロジスティック回帰（Logistic Regression）は、次のような特徴があります：

確率を計算する：この方法では、ある選択肢がどれくらいの確率で起こるかを計算します。例えば、「このメールは90%の確率でスパムだ」というように予測します。
シグモイド関数を使う：データを処理して、結果を0から1の間の数値（確率）に変換します。
線で分ける：データがきれいに2つのグループに分けられるときに特に効果的です。

ロジスティック回帰（Logistic Regression）はシンプルで使いやすい方法なので、病気の診断や金融のリスク評価・マーケティングの分析など色々な分野で使われています。