統計の素人だけどPythonで機械学習モデルを実装したい、そんな人のための第一歩 - Qiita
はじめに 『統計にそんなに詳しくないけど、機械学習とかのモデルを自分で実装してみたい！』 ってことよくありますよね？ 『そんなこと全くないわー（#^ω^）』って思った人も素直になってください。 絶対に一度は思ったことがあるはずです。 とくにPythonでロジスティック回帰を実装したいと思ったことがある人は多いと思います。 多いはずです。 ここでは、統計の知識をヌルくと説明しつつPythonで実際に動くLogistic回帰モデルを実装します。 統計に詳しくない方でも無理なく出来るよう、統計の説明➔実装 を1ステップづつ進められるようにしました。 なんでかんで、統計モデルとか機械学習も自分で実装しながら覚えると効率がよかったりします。 この記事の対象読者 基本的にはデータサイエンスに多少興味ある方向けです。 ロジスティック回帰って聞いたことあるけど、よくわからん 上司がロジスティック回帰でクラ
”R”で実践する統計分析｜回帰分析編：③ロジスティック回帰分析【外部寄稿】 - GiXo Ltd.
Rによる回帰分析の実施手順を紹介 本日は、Rの使い方の実践として、「回帰分析」について紹介していきます。なお、回帰分析の理論については、こちらの特集内の【寄稿】回帰分析とその応用を参照ください。 『”R”で実践する統計分析｜回帰分析編』は、全３回で、以下の構成で進めていきます。 回帰分析編 第1回：単回帰分析 回帰分析編 第2回：重回帰分析 回帰分析編 第3回：ロジスティック回帰分析 第3回の今回は「ロジスティック回帰分析」を実践していきます。 Rのサンプルデータの利用方法 今回は、Rにあらかじめ用意されたサンプルデータを利用したいと思います。回帰分析とその応用③ ～ロジスティック回帰分析で紹介のあったSpringfieldのBaystate医療センターの189件の出生についての「低体重出生とそのリスク因子の関連」を調べたデータを利用します。Rで次のコマンドを実行します。 >library
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