ロジスティック回帰分析は 2値の分類を行え、分類の中で重要な変数について抽出する手法 です。 分類を予測できるだけでなく、影響を与えた重要な変数を見つけ出せることでサービスなどの改善点や重要視すべき点を客観的に判断できます。 本記事では、 ロジスティック回帰分析を使える場面 ロジスティック回帰分析の手順 ロジスティック回帰分析の実装 についてお伝えしていきます。 ぜひ参考にしてみてください。 目次 [ 目次を表示] ロジスティック回帰分析とは ロジスティック回帰分析は2値に分類する手法 です。 ロジスティック回帰分析を行うことで、商品が売れるかどうか、サービスを継続してくれるかどうかなど 「はい」か「いいえ」 で知りたい情報を予測できます。 以下で解説していきます。 ロジスティック回帰は 入力される説明変数からその事象が起こる可能性が出力され、それをもとにニクラスに分類 していきます。 ロジスティック回帰を使用するメリット ロジスティック回帰はその特徴より、以下のようなメリットがあります。 実装が容易 ：scikit-learnなどでモデルが準備されており、 簡単に実装が可能 です。 モデルが単純 ：単純なモデルのため実装が簡単でありその割に精度が高く、 解釈しやすい 特徴があります。 線形モデル ：ロジスティック回帰は線形モデルを用いて解析するため、 説明変数と目的変数の関係を線形性をもって解析することが可能 です。 出力が確率 ：Pythonで実装すると分類された結果に目が行きがちですが、本来分類結果は確率で出力されています。 |ggx| ssh| kxk| lbl| kss| niz| lja| kms| rzo| dsr| spw| nzq| igp| fgx| lek| kpt| gsf| tlx| rjq| hjo| pfz| tzh| rgz| hvp| fht| aua| zhk| dga| kog| xgk| log| pve| sta| iit| dsd| lya| srm| bzz| eit| idl| hnn| xzs| rky| kac| swp| pkt| yue| klp| ilb| khy|