ロジスティック回帰

前回の記事は線形回帰を説明しました。この記事では、回帰分析群のロジスティック回帰お話になります。 ロジスティック回帰とは ロジスティック回帰とは、2群で分けられた目的変数に対する,1つ以上の説明変数の影響を調べ、機械学習分類アルゴリズムです。ロジスティック回帰は、2群分類の最も簡単で一般的に使用される機械学習アルゴリズムの1つです。 実装が容易で、バイナリ分類の問題のベースラインとして使用できます。 ロジスティック回帰は、さまざまな分類問題に使用できます。 例えば、糖尿病の予測、チャーン分析、キャンペーンの応答など。 では、ロジスティック回帰のモデルを作成しましょう。 まず、データセットを作成します。   #ライブラリー import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from scipy import stats import seaborn as sns #サンプルデータ作成 distA = stats.norm(30, 5) distB = stats.norm(15, 4) data = [] for i in range(100):     data.append((distA.rvs(), “A”))     data.append((distB.rvs(), “B”)) df = pd.DataFrame(data, columns=[“measurement”, “class”]) #データを表示する print(df.head()) …

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