ロジスティック回帰は、機械学習の分類問題に広く使用される手法です。この記事では、ロジスティック回帰の実装方法と解析手法について説明します。以下に、Pythonを使用したコード例を示します。
まず、scikit-learnライブラリからLogisticRegressionクラスをインポートします。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression次に、データセットを用意しましょう。例として、Irisデータセットを使用します。
from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True)データセットをトレーニングセットとテストセットに分割します。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)ロジスティック回帰モデルを作成し、トレーニングデータに適合させます。
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)モデルの予測精度を評価するために、テストデータで予測を行います。
y_pred = model.predict(X_test)予測結果を評価するために、混同行列を計算します。
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)さらに、精度、適合率、再現率、F1スコアを計算することもできます。
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro')以上が、ロジスティック回帰の実装と解析方法の基本的な例です。この記事では、さまざまなデータセットや応用例におけるさらなる詳細な解析手法やパラメータチューニングについては触れませんが、これらの基本的な手順を理解することは重要です。