Scikit-learn でロジスティック回帰（クラス分類編） - Qiita

はじめに ロジスティック回帰は、説明変数の情報にもとづいて データがどのクラスに属するかを予測・分類する（例：ある顧客が商品を買うか買わないかを識別する） 注目している出来事が発生する確率を予測する（例：ある顧客が何％の確率で商品を買うか予測する） ために利用されるモデルです。 この記事では、Scikit-learnライブラリを使い、ロジスティック回帰によりクラス分類を行う方法を備忘録として書いておきます。 Scikit-learn について Scikit-learnは、Pythonの機械学習ライブラリの一つです。 公式ドキュメント：http://scikit-learn.org/stable/index.html ロジスティック回帰について ロジスティック回帰は、分類のためのアルゴリズムです（例：電子機器を故障するクラス or 故障しないクラスに分ける）。単純なアルゴリズムなので実装しや