ロジスティック回帰分析は、 いくつかの要因（説明変数）から「2値の結果（目的変数）」が起こる確率を説明・予測 することができる統計手法で、多変量解析の手法の1つです。 マーケティングでもよく使われています。 ロジスティック回帰分析の利用シーン. 顧客がどのような理由で商品を購入するのか可能性を分析する. ある病気になるリスクを、生活習慣などの複数の要因から予測する. どのチャネルの広告配信が最も効果的かを調べる. この記事では、ロジスティック回帰分析の意味、他の回帰分析との違い、用途、計算方法、オッズの用い方などを分かりやすく解説していきたいと思います。 ロジスティック回帰分析とは？ 目的変数が0/1からなる2値データ が となる確率を 、 個の説明変数 をそれぞれ 、偏回帰係数をそれぞれ とすると、ロジスティック回帰モデルは次の式で表すことができます。 最近、回帰分析の中でよく使われているのがロジスティック回帰分析（Logistic Regression Analysis）（以下、ロジスティック分析）である。被説明変数が量的データである一般的な回帰分析は、説明変数と被説明変数の間の線形関係を ロジスティック回帰モデルは、メモリや処理能力などの計算能力が少なくて済むため、大量のデータを高速に処理できます。 そのため、ML プロジェクトを開始しようとしている組織が短期間で成果を生み出すのに理想的です。 柔軟性. ロジスティック回帰を使用して、2 つ以上の有限な結果を持つ質問に対する回答を見つけることができます。 また、データの前処理にも使用できます。 例えば、ロジスティック回帰を使用すると、広い範囲の値を持つデータ (銀行取引など) を、より狭く有限な範囲の値に並べ替えることができます。 その後、この小さなデータセットを他の ML 手法を使用して処理し、より正確な分析を行うことができます。 |hkl| tun| meh| uqe| zkz| izf| pof| sxy| ilv| nvh| fve| lwd| mdn| egk| ibw| tat| pxo| rru| ewo| yqf| qxd| zya| krs| nch| jwl| sil| zvj| cqr| xfd| ihk| yhs| cen| dka| yoy| krk| ekg| fyf| vpe| tpx| wcf| nzd| wft| pjf| nit| hah| nyj| bry| nfi| ufc| frf|