なぜロジスティック回帰って呼ばれるの？回帰できないのに
ロジスティック回帰は、その名前にもかかわらず、実際には回帰モデルではなく、分類モデルです。この名前の由来には、歴史的な経緯があります。
ロジスティック回帰の名前には、元々統計学の文脈から由来しています。1950年代に、ロジスティック回帰が開発された当時、研究者らは線形回帰モデルを一般化し、二項分布に基づく確率モデルとして扱いました。具体的には、線形回帰の出力をロジスティック関数（またはシグモイド関数）に適用することで、0から1の範囲の確率値を得ることができます。これにより、二項分布に基づく確率モデルを構築し、クラス分類問題に適用することができます。
その後、この手法は「ロジスティック回帰」として知られるようになりました。その名前は、確率モデルが統計学的な視点で二項分布に基づく確率をモデル化することに由来しています。
したがって、ロジスティック回帰は「回帰」という用語を含んでいますが、実際には分類問題を解決するためのモデルです。そのため、この名前が混乱を招くことがありますが、歴史的な経緯から、この名前が定着しています。