scikit-learnを使ったロジスティック回帰 | Hackerdemyscikit-learnを使ったロジスティック回帰¶ scikit-learnを使ってロジスティック回帰でのクラス分類をやっていきたいと思います。 ロジスティック回帰とは¶ ロジスティック回帰(logistic regression)は線形分類問題と二値分類問題に対する単純ながら強力なアルゴリズムです。 実際の機械学習の問題でもクラス分類であれば、ロジスティック回帰を試して、ベースとなる精度を確認します。 また、ロジスティック回帰の学習で得られた各係数の重みから重要な変数を見つけたりします。 以下ではタイタニックのサンプルデータを用いて、scikit-learnのロジスティック回帰を用いた学習のコードサンプルを紹介します。 ライブラリのインポート¶ 必要なライブラリをインポートします。 # ロジスティック回帰を行うクラス from sklearn.linear_model import L
