問題 No.889
ある商品を購入するかしないかといった2値分類問題を解く際、線形回帰で得られた数値をシグモイド関数に通すことで0から1の確率値に変換し、閾値を用いて分類を行う手法を【 】という。
【正解の解説】
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、線形回帰の結果を0から1の範囲に収め、確率として扱うことで「どちらのグループに属するか」という分類問題を解くための代表的な手法です。
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【その他の選択肢の解説】
線形回帰
線形回帰は、数値の関係性を直線で表す手法です。今回のような「買う・買わない」といった分類ではなく、売上予測のような数値を予測することに向いています。
サポートベクターマシン
サポートベクターマシンは、データを分けるための「境界線」を、マージン（余白）が最大になるように引くことで、非常に高い精度で分類を行う手法です。
k-means法
K平均法は、正解ラベルがないデータに対し、データ同士の距離が近いものを集めてグループ分け（クラスタリング）をする手法で、分類とは目的が異なります。