多クラス分類なのだが、ロジスティック回帰も大丈夫か？
はい、ロジスティック回帰は多クラス分類にも適用できます。複数のクラスに対する確率を推定し、それぞれのクラスに割り当てることができます。この手法は一対他（One-vs-Rest）または多項ロジスティック回帰として実装されることがあります。一対他アプローチでは、各クラスについて他のすべてのクラスとの比較を行い、そのクラスとそれ以外のクラスとの境界を求めます。多項ロジスティック回帰では、複数のクラスに対する確率分布を直接モデル化し、最適なクラスを予測します。
そのため、ロジスティック回帰は多クラス分類にも使用できる有用なツールですが、データの特性やクラスの数によっては他の手法が適している場合もあります。データの分布や特徴量の関係性を考慮しながら、最適なアルゴリズムを選択することが重要です。