【Scikit-learn】ロジスティック回帰の使い方・分類

Python

2018.12.202024.03.09

Python用機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いて、ロジスティック回帰する方法をまとめました。

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ロジスティック回帰の使い方

ロジスティック回帰とは、説明変数が定量データ、目的変数が2値（あり、なしなど）をとる多変量解析の1つです。
線形回帰を応用（線形回帰の出力をロジット関数に入力）したもので、2分類問題（2値の目的変数をもつ問題）に対して利用します。
2分類問題数とは、例えば「生存・死亡」や「陽性・陰性」を判別するといったものです。

特徴

測定対象：分類
学習タイプ：教師あり
可読性：○
並列処理：✕
※2分類問題に対応した回帰分析です（線形回帰の出力をロジット関数に入力）。

今回はこれをPython用機械学習ライブラリ「scikit-learn」で実装してみます。

動画解説

サンプルコード（Python3）

サンプルプログラムのソースコードです。

input.csv

test.csv

以下のようなルールのデータです。
x1とx2の和が10以上・・・x3は1
x1とx2の和が10未満・・・x3は0

検証結果は、4つともそのように判別していることがわかります。

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