ロジスティック回帰とは
ロジスティック回帰（Logistic Regression）は、統計学と機械学習の分野で広く使用される分類アルゴリズムの一つです。ロジスティック回帰は、入力変数の線形結合を用いて、２つ以上のクラスのいずれかに分類するために用いられます。特に、２クラス分類の場合によく使われます。
ロジスティック回帰は、名前に「回帰」と付いていますが、実際には回帰モデルではなく、分類モデルです。その名前の由来は、ロジスティック関数（またはシグモイド関数）を使用することにあります。
ロジスティック回帰の基本的な考え方は以下の通りです：
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線形モデルの構築: 入力変数（特徴量）の線形結合を計算します。これにより、各クラスに対する合計の重み付けが行われます。
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ロジスティック関数の適用: 線形結合の結果をロジスティック関数（またはシグモイド関数）に適用します。ロジスティック関数は、0から1の間の値を出力する関数で、その出力はクラスの確率と解釈されます。
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確率の解釈と決定境界の設定: ロジスティック関数の出力を解釈し、確率が閾値を超えるかどうかに基づいてクラスを予測します。一般的に、閾値は0.5ですが、必要に応じて調整することができます。
ロジスティック回帰は、次のような特徴を持ちます：
- 簡単で理解しやすい。
- 高次元のデータにも適用できる。
- パラメータの推定が容易であり、効率的な最適化アルゴリズムが存在する。
- 確率を提供することができ、クラスの不確実性を考慮できる。
一般的に、ロジスティック回帰はクラスの線形分離可能性が高い場合や、モデルの解釈性が重要な場合に有効です。