問題 No.1235
2クラスの分類問題を解く際、線形回帰の出力を0から1の範囲の確率に変換するために用いられ、数理的にはオッズ比の対数をモデル化することに相当するシグモイド関数を利用したアルゴリズムはどれか。
【正解の解説】
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰とは、シグモイド関数を用いて、結果が「0か1か」といった確率的な分類を行う手法です。分類問題の基礎として広く使われます。
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【その他の選択肢の解説】
サポートベクターマシン
サポートベクターマシンとは、データを分ける際に、境界線との距離が最も広くなるように学習する手法です。複雑なデータの分類にも対応可能です。
リッジ回帰
リッジ回帰とは、回帰モデルの過学習を防ぐために、パラメータの重みの2乗和をペナルティとして加える手法です。重みを小さく抑制する効果があります。
主成分分析
主成分分析とは、多次元のデータを、情報のロスを最小限に抑えつつ少ない軸に要約する手法です。データの傾向や構造を可視化する際によく使われます。