★この記事で利用するサンプルコードは、こちらで確認できます。 モデル構築ライブラリ「scikit-learn」とは? ロジスティック回帰の概要を第7話で紹介しました。ロジスティック回帰とは、簡単にいうと、データが与えられたときにAかBのどちらに属するのかを予測する方法です。 今回は、機械学習において最も有名なライブラリの一つである、scikit-learn(サイキット・ラーン)を用いて、ロジスティック回帰でモデルを構築します。 このライブラリはPythonから利用可能で、さまざまな機械学習手法を一貫したインタフェースで利用できます。つまり、一度ロジスティック回帰で予測モデルを構築する方法を学んだら、他の予測モデルも同じようにして作ることができるというメリットがあるのです。 ▼ロジスティック回帰(LogisticRegression)以外にも、モデルを作るための他の機械学習手法が大量に用意さ
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