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ロジスティック回帰（ロジスティックかいき、）は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもある。1958年に David Cox が発表した。確率の回帰であり、統計学の分類に主に使われる。医学や社会科学でもよく使われる。 モデルは同じく1958年に発表された単純パーセプトロンと等価であるが、scikit-learn などでは、パラメータを決める最適化問題で確率的勾配降下法を使用する物をパーセプトロンと呼び、座標降下法や準ニュートン法などを使用する物をロジスティック回帰と呼んでいる。 == 概要 == ロジスティック回帰モデルは以下のような形式である。x が入力で、pが確率（出力）、αとβがパラメータ。 ここで、''n'' 個のユニットと共変動 ''X'' があり、以下のような関係にある。 結果のオッズ（1から確率を引いたもので確率を割った値）の対数は、説明変数 ''Xi'' の線形関数としてモデル化される。これを次のようにも表せる。 単純パーセプトロンの記法を使うと上記の式は以下のようにも表現できる。 は標準シグモイド関数。 パラメータの推定はオッズ比に重大な影響がある。性別のような2値の説明変数の場合、 は例えば男性と女性の結果のオッズ比の推定である。推定には最尤法を使うことが多い。 このモデルの拡張として多分割（polytomous）ロジスティック回帰がある。複数カテゴリの従属変数や順序のある従属変数を扱う。ロジスティック回帰による階層分けを多項ロジットモデルと呼ぶ。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「ロジスティック回帰」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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