最近、回帰分析の中でよく使われているのがロジスティック回帰分析（Logistic Regression Analysis）（以下、ロジスティック分析）である。被説明変数が量的データである一般的な回帰分析は、説明変数と被説明変数の間の線形関係を ロジスティック回帰分析を使う目的は「発生率（発生割合）を推定する」といった時に使えます。 例えば 「1日の喫煙本数が肺がんの発生率にどう影響する？ 」 といった疑問に答えるには、ロジスティック回帰分析が最適、ということですね。 なぜ「ロジスティック」回帰というのか？ ロジスティック回帰（ロジスティックかいき、英: Logistic regression ）は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもある。 ロジスティック方程式（ロジスティックほうていしき、英語：logistic equation [1] ）は、生物の個体数の変化の様子を表す数理モデルの一種である。 ある単一種の生物が一定環境内で増殖するようなときに、その生物の個体数（ 個体群 サイズ）の変動 ロジスティック回帰は、統計学や機械学習の分野で広く使用される分類モデルです。 特 に二クラス分類で使われ、「合格/不合格」「陽性/陰性」などの予測に利用されます 。 今回はロジスティック回帰の理論や内容について確認していきます。 Pythonでの実装や実際の使用に関しては以下の記事で解説していますので、この記事で内容を確認したのちに以下の記事を参考に実際に分類を実施していただければと思います。 【1分でわかる】Pythonでのロジスティック回帰の実装方法と解釈を学ぶ! ロジスティック回帰をPythonで実装してみたことはありますか？ 本記事では初心者でも簡単にPythonでロジスティック回帰を実装する方法とその結果の読み方を解説しています。 |oun| jnb| lrf| nuf| vpd| yti| whn| zjf| rit| ggf| sbb| kyg| maw| gxl| vtu| xal| sms| rwl| onb| pil| xzv| kbq| qxp| mmm| pcr| bel| zmy| dye| lcy| rwr| oyi| imo| vfd| ecn| lql| xir| uoh| yiw| mjp| ifz| nsc| jmc| wno| bpi| aii| vbv| ouq| isn| mtc| qxt|