アンサンブル学習のほうが、精度は高いんじゃない？
一般的に、アンサンブル学習は単一のモデルよりも高い精度を提供することがあります。これは、アンサンブル学習が複数のモデルを組み合わせて予測を行うことで、個々のモデルの弱点を補い、より強力な予測を実現するからです。
アンサンブ ...
サポートベクターマシンって、アンサンブル学習なの？
サポートベクターマシン（Support Vector Machine、SVM）は、アンサンブル学習の一種ではありません。SVMは、サポートベクトルと呼ばれる訓練データの一部を使用して、線形または非線形の境界を見つける分類器を構築する教 ...
ロジスティック回帰って、アンサンブル学習ではない？
ロジスティック回帰は、アンサンブル学習ではありません。実際には、ロジスティック回帰は単一のモデルであり、アンサンブル学習は複数のモデルを組み合わせて予測を行う手法です。
具体的には、ロジスティック回帰は入力特徴量の線形結合 ...
機械学習ってそもそもなに？決定木もふくまれるの？
機械学習（Machine Learning）は、コンピューターシステムが経験やデータから自動的に学習し、問題を解決するためのアルゴリズムや手法の研究分野です。具体的には、機械学習は以下のようなことを目指します：
パターンの発見: ...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 ...
特徴エンジニアリングとは
特徴エンジニアリング（Feature Engineering）は、機械学習やデータマイニングの分野で重要な作業の一つです。特徴エンジニアリングは、モデルの性能向上やデータ解釈の改善を目指して、元のデータから新しい特徴や特徴量を作成・抽 ...
非線形のメリットは？
非線形モデルのメリットはいくつかあります：
柔軟性と表現力: 非線形モデルは、データの非線形関係を捉える能力があります。実世界の多くの問題では、データ間の関係が複雑で線形では表現できないことがあります。非線形モデルを使用す ...
ロジスティック回帰って、単回帰・重回帰とは異なるってこと？
はい、ロジスティック回帰は単回帰と重回帰とは異なるアルゴリズムです。
単回帰:
単回帰は、1つの説明変数（または特徴量）と1つの目的変数との間の関係をモデル化する線形回帰モデルです。単回帰では、説明変数と目的変数の ...
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 ...
SMOTEやADASYN
SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）とADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）は、クラス不均衡問題に対処するための再サンプリング手法の一つです ...
ホテリングのT2法
ホテリングのT2法（Hotelling’s T-squared statistic）は、多変量データの異常検出に使用される統計的手法の一つです。主に、多変量データの平均や分散などのパラメータを比較し、異常を検出するのに利用 ...
異常検出: クラスの不均衡に対処するために、少数クラスを異常として検出するアプローチです。異常検出手法は、少数クラスの特徴を捉えて分類や識別を行います。
異常検出（Anomaly Detection）は、通常のパターンとは異なる、稀なものや異常なものを検出する手法です。これは、通常は正常であるとされるクラスとは異なる特徴を持つデータを見つけることに焦点を当てています。
クラ ...
、適切なサンプリング手法、クラスの重み付け、異常検出、再サンプリング
クラスの不均衡に対処するために、以下のような手法が使用されます：
適切なサンプリング手法:
アンダーサンプリング: 多数クラスのサンプルをランダムに削除することで、クラスのバランスを取る方法です。少数クラスに偏る問題 ...クラスの不均衡ってなに
クラスの不均衡（Class Imbalance）とは、データセット内の異なるクラス（カテゴリ）間のサンプル数に大きな差がある状況を指します。一般的には、二値分類の場合に1つのクラスが他のクラスよりも圧倒的に多い場合にクラスの不均衡が発 ...
SVMカーネルトリックを使っても、これは基本的には二値分類に適しているんだよね？
はい、ご理解いただけています通り、SVMは基本的に二値分類に適しています。SVMの元々の形式は、2つのクラスを分離するための二値分類器です。
ただし、SVMは一般には2クラス分類だけでなく、多クラス分類や回帰などにも拡張さ ...
SVMのカーネルトリックは、非線形で分類や予測ができるってこと？
はい、その通りです。SVMのカーネルトリックは、非線形な関係を持つデータを分類や予測するために使用されます。
通常、SVMは線形分類器として知られていますが、カーネルトリックを使用することで、線形分類器では表現できない非線 ...
サポートベクターマシンは、線形じゃないの？
サポートベクターマシン（SVM）は、基本的には線形な決定境界を学習するモデルですが、カーネルトリックを使用することで非線形な関係を表現することができます。
SVMは、線形分類器として知られていますが、カーネルトリックを用い ...
正則化
正則化は、過学習を制御し、モデルの汎化性能を向上させるための手法です。ロジスティック回帰などのモデルにおいて、正則化は通常、モデルの複雑さを制限するために、パラメータの値にペナルティを課すことで実現されます。主な正則化手法としては、L ...
ロジスティック回帰のデメリットおしえて
ロジスティック回帰は多くの場面で有用ですが、いくつかのデメリットも存在します。以下に、ロジスティック回帰の主なデメリットをいくつか挙げてみます。
線形分離可能性の制約: ロジスティック回帰は線形分類器であり、データが線形分 ...
10次元でもいける？
はい、ロジスティック回帰は10次元のデータにも適用できます。実際、ロジスティック回帰は特徴量の数に制約はありません。特徴量が増えると、モデルの複雑さが増すため、過学習のリスクが高まる可能性がありますが、適切な正則化手法を使用することで ...
ロジスティック回帰って、2次元だけ？
ロジスティック回帰は、一般的には2次元だけでなく、複数の次元のデータに適用することができます。ロジスティック回帰は、2つ以上のクラスを持つ分類問題に使用される統計的なモデルです。一般的には、特徴量が複数ある場合に使用されます。 ...
数千のデータを用意するんだ・・・骨が折れる
はい、大規模な教師データセットを収集することは、確かに多くの労力と時間がかかる場合があります。そのため、データの収集やラベリング作業を効率化するために、自動化や外部のデータ提供業者を利用することが考えられます。また、既存のデータセット ...