アルゴリズム ロジスティック回帰で予測してみよう
- ロジスティック回帰とはロジスティック回帰は、ある出来事が起こる確率を予測するために使われる統計モデルです。たとえば、商品の購入履歴やウェブサイトの閲覧履歴といったデータから、ある商品が購入される確率を予測することができます。従来の線形回帰分析では、数値データに対する予測を行う場合に用いられますが、ロジスティック回帰分析では、「購入する」か「購入しない」かといった2値の結果や、「勝ち」「負け」「引き分け」といった多値の結果を予測する場合に適しています。具体的には、過去のデータから、それぞれの要因が結果にどの程度影響を与えているかを分析し、その関係性を表す式を作成します。そして、その式を用いることで、新しいデータに対して、ある事象が起こる確率を0から1の間の値で算出することができます。この手法は、様々な分野で応用されています。例えば、マーケティングの分野では、顧客の購買行動の予測や、広告の効果測定などに用いられています。また、金融の分野では、融資の可否判断や、株価の変動予測などに用いられています。さらに、医療の分野では、病気の診断や治療効果の予測などに用いられています。このように、ロジスティック回帰は、様々な要因から将来の結果を確率的に予測することができるため、多くの分野で非常に重要な役割を担っています。
