問題 No.876
機械学習の基本的なアルゴリズムであるロジスティック回帰について、その性質や名称と用途の関係に関する記述として不適切なものはどれか。
【正解の解説】
連続する実数値を直接予測するタスク、例えば明日の気温や来月の売上金額そのものを精度高く算出する用途に最適である
ロジスティック回帰は分類のためのアルゴリズムであり、売上金額のような連続的な数値そのものを正確に予測することには向いていません。このような数値予測には線形回帰などが使われます。
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【その他の選択肢の解説】
名称に回帰という言葉が含まれているが、実際の実務においては主に2クラス分類問題のタスクに用いられるアルゴリズムである
ロジスティック回帰は「回帰」という名前がついているものの、実際には「AかBか」という2つのグループに分ける分類問題で広く活用される手法です。
線形回帰の出力値に対してシグモイド関数を適用することで出力を常に0から1の範囲に変換し、特定のクラスに属する確率として解釈する
シグモイド関数という計算式を用いることで、値を0から1の間の数字に変換し、それを「特定のグループに属する確率」として扱うことで分類を可能にします。
境界線が直線となる線形分類器の一種であり、計算負荷が比較的低く、各特徴量が予測に与える影響を係数から解釈しやすいメリットがある
ロジスティック回帰はデータを直線的に分ける手法であり、計算が単純で高速であることや、どの数値が予測に強く影響しているかが計算結果の係数から分かりやすいという利点があります。