TensorFlow.js学習メモ③ ロジスティック回帰(Logistic Regression)で車のエミッションの検査 - Qiita

はじめに ロジスティック回帰モデルを使って車の燃費を予測してみました。 学習メモなので基本用語の詳しい解説などは書いていません。 前の記事は以下 前提知識 実装前に必要となる知識をまとめました。 ロジスティック回帰(Logistic Regression) ロジスティック回帰は、ある事象が起こる確率を予測、分析したい時に用いられる手法です。 分類が曖昧なものを判別したいときに利用され、データが各クラスに所属する確率を計算することで分類を行います。 3種類以上の分類にも利用することができます。 シグモイド関数 年齢によってどんな趣味を好む人が多いかどうかを判定したいケースを考えます。 10, 20歳は「映画」、30, 40, 50歳は「読書」が好みだとして、それぞれの趣味を0と1に数値化すると、Training dataのプロットは線形になりません。 このようなケースにフィットするのがシグモ