【ロジスティック回帰の思わぬ罠！】学習結果の発散とその回避方法 - 若葉の技術メモ
ロジスティック回帰 気軽に使えるクラス分類の基本的なツール。 しかし、油断しているとうっかりはまってしまう落とし穴があります。 うまく学習率を調整しても、学習結果が発散する場合があるという罠です。 今回の記事ではこの罠とその回避方法についてご紹介します！ Logistic回帰とは Logistic回帰の罠 原因の解説 線形分離可能性 係数が発散する場合のロス関数 回避方法 まとめ Logistic回帰とは Logistic回帰については前回の記事 wakaba-mafin.hatenablog.com にて紹介いたしました。 簡単に言ってしまうと、Logistic回帰とはモデル に基づいて、特徴からクラスを識別する手法です。 特にこの識別では特徴空間に超平面を張ることによって線形にクラスを識別します。 計算の方法も容易で多数のパッケージが提供されています！ Logistic回帰の罠 Log
【分析】Pythonのstatsmodelsで二項・多項・順序ロジスティック回帰を行う - Qiita
本記事の目的 ２クラスの名義尺度を被説明変数とする二項ロジスティック回帰分析のPythonサンプルコードは多く見かけますが、３クラス以上の名義尺度データや順序尺度データを被説明変数とする多項ロジスティック回帰分析はあまり見かけません。本記事では多項ロジスティック回帰分析をPythonのstatsmodelsを使用して実行してみたいと思いますのでサンプルコードの参考になればと思います（結果の解釈には触れてません）。 余談ですが今ならChatGPTでサンプルコードも簡単に出してくれますよ！ サンプルデータ 本記事では疑似的に作成した以下のサンプルデータ（とある病気に関して発症後経過時間、発症時年齢、痛みを生じているか、症状度合い、症状の種別みたいなデータがあったと仮定して）を使用します。 発症後経過時間(h) 発症時年齢 疼痛有無※1 症状度※2 症状種別
LSTMによる時系列予測と株式投資戦略への応用
Researchs for financial time series in stock or foreign exchange markets, have been one of traditional themes of financial market analysis. Statistical model approaches such as ARMA and GARCH were mainstream of conventional analysis. However, it is difficult to understand and predict financial time series structures, which are generally characterized by high noise level and low autocorrelation. Me
ロジスティック回帰分析でオッズ比が極端に大きく/小さくなった時の対処 | とある医学の研究目録–Index of Medical Research
論文以前にそもそも人に伝える文章が書けるか？－1つのテーマを論じるための”導入/話題/まとめ”を意識した文章の分割と統合
Feature Scalingはなぜ必要？ - Qiita
Feature Scalingとは 特徴量の取りうる値の範囲（スケール）を変えることです。 データセットの特徴量間でスケールが異なることは多々あります。例えば、体重と身長、家の価格と部屋数では、その単位と値の範囲が異なります。 そのような特徴量間で異なるスケールのデータセットをモデルで学習させた場合、うまく学習できないということがおこるのです。 そのため、学習前の前処理で、特徴量間のスケールを揃える必要があります。 Feature Scalingの種類 主なFeature Scalingの種類として、以下の2つがあります。 正規化(normalization) 標準化(standardization) 正規化(normalization)とは 正規化とは、特徴量の値の範囲を一定の範囲におさめる変換になります。主に[0, 1]か、[-1, 1]の範囲内におさめることが多いです。 例えば、[0
ピタゴラス勝率の根拠をロジスティック回帰で求める
セイバーメトリクスの世界ではピタゴラス勝率と呼ばれる指標が存在する。ピタゴラス勝率＝得点2／（得点2＋失点2）。得点と失点のみを使ったシンプルな数式でチームの妥当な勝率を求めることができる優れた指標だ。このようにシンプルなかたちで勝利と得失点の関係を示せたことは、 WAR（Wins Above Replacement）などの選手評価を行ううえで、また野球の構造を理解するうえで極めて重要な発見だった。ただこのシンプルな数式の根拠、つまりなぜ得点や失点を2乗するのかについて、数学的な背景が説明された例はそれほど多くない。「よくわからないがそういうものだ」と認識している方も多いのではないだろうか。今回はロジスティック回帰という手法を使い、ピタゴラス勝率の数学的根拠を探っていく。 ピタゴラス勝率とは何か まず、あらためてピタゴラス勝率と実際の勝率の関係を確認しておきたい。図1は1950-2019年
非線形がなんだ！ ロジスティック回帰＋多項式でやってやる！ - 静かなる名辞
はじめに ロジスティック回帰はいうまでもなく線形分類器です。なので、非線形の分類問題は本来解けません。 ロジスティック回帰が線形分離不可能な分類問題を解けないことの説明 - 静かなる名辞 しかし、特徴量を非線形変換したり、交互作用項を入れたりして使えば、非線形の分類問題にも十分使えます。 参考： 交互作用項を入れればロジスティック回帰でも非線形分離可能になることもある - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ どれくらいの威力があるのでしょうか？ やってみましょう。 準備 便利なmain関数を作っておきましょう。 def main(X, y, model, figname): model.fit(X, y) cm_bright = ListedColormap(['#FF0000', '#0000FF']) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cma
多重共線性の問題点をわかりやすく！基準や目安はvifと相関係数のどちらを使う？ | いちばんやさしい、医療統計
データ分析をする際には、多重共線性というものを考慮しなければならないことがあります。 多重共線性を考慮しないと間違った分析結果が出てしまうという問題点があるからです。 しかし実際の現場では、多重共線性を考慮せずに間違った結果を出してしまっているケースが非常に多くみられます。 データ分析をするなら、多重共線性は必ず知っておいてほしい知識です。 でも、多重共線性とは一体何のことでしょうか？ VIFや相関係数といった共線性の基準についてご存知でしょうか？ この記事では多重共線性の問題点や、VIFと相関係数のどちらが基準として適切か、なるべくわかりやすく解説していきます。 多重共線性を学んで正しい分析ができるようになりましょう！ 多重共線性とは？ まずは多重共線性の正しい意味をみてみましょう。 重回帰分析において、いくつかの説明変数間で線形関係（一次従属）が認められる場合、共線性があるといい、共線
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統計学の主要な手法をさっと一望、ロジスティック回帰分析やギブスサンプリングを紹介 | 翔泳社
Multinomial Logistic Regression With Python - MachineLearningMastery.com
Machine Learning Logistic Regression: Python, Trading and more
Data Scientist turning Quant (II) — Let’s Predict Stock Move Directions
Pythonでロジスティック回帰をする【機械学習入門18】
https://www.salesanalytics.co.jp/datascience/datascience040/