ロジスティック回帰をベースモデルにする理由は？
ロジスティック回帰をベースモデルとして選択する理由はいくつかあります：
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単純さと解釈性: ロジスティック回帰は単純なモデルであり、パラメータの数が比較的少ないため、モデルの解釈が容易です。これは、モデルの予測に基づいて意思決定を行う必要があるビジネスや医療などの分野で特に重要です。
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計算効率性: ロジスティック回帰は計算が比較的高速であり、大規模なデータセットにも適用できます。そのため、大規模なデータセットに対しても効率的にモデルを構築できます。
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ベースラインとしての役割: ロジスティック回帰は、他のより複雑なモデルと比較して単純なモデルですが、それでもしばしば良好な性能を示します。そのため、ロジスティック回帰をベースモデルとして使用することで、他の複雑なモデルとの比較や、モデルの改善の基準として役立ちます。
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特徴の重要度: ロジスティック回帰は、特徴の重要度を推定するための指標を提供します。これにより、特徴選択やモデルの解釈に役立ちます。
ただし、ロジスティック回帰は線形の境界を持つモデルであり、非線形な関係性を捉える能力が制限されています。そのため、データが複雑な関係性を持つ場合や、高度なモデリングが必要な場合には、他のより複雑なモデルを使用する必要があります。