Overview
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。1958年にデイヴィッド・コックス（英語版）が発表した[1]。確率の回帰であり、統計学の分類に主に使われる。医学や社会科学でもよく使われる[要出典]。
モデルは同じく1958年に発表された単純パーセプトロンと等価であるが、scikit-learnなどでは、パラメータを決める最適化問題で確率的勾配降下法を使用する物をパーセプトロンと呼び、座標降下法や準ニュートン法などを使用する物をロジスティック回帰と呼んでいる。
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Use Case
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reference
- wikipedia
- 「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」秋庭 伸也 (著)、 杉山 阿聖 (著), 寺田 学 (著), 加藤 公一 (監修)