Python: scikit-learn のロジスティック回帰を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER最近、意外とロジスティック回帰が使われていることに気づいた。 もちろん世間にはもっと表現力のある分類器がたくさんあるけど、問題によってどれくらい複雑なモデルが適しているかは異なる。 それに、各特徴量がどのように働くか重みから確認したり、単純なモデルなのでスコアをベンチマークとして利用する、といった用途もあるらしい。 今回は、そんなロジスティック回帰を scikit-learn の実装で試してみる。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.6 BuildVersion: 17G65 $ python -V Python 3.6.6 $ pip list --format=columns | grep -i scikit-learn scikit-learn 0.19.2 下準備 まずは scikit-
