マルチプルロジスティック回帰分析: 原因分析

1. データの前処理:

   • データセットを読み込みます。
   • 欠損値の処理を行います。
   • カテゴリ変数をダミー変数に変換します。

2. モデルの構築:

   • ロジスティック回帰モデルを選択します。
   • 説明変数と目的変数を指定します。
   • モデルを学習させます。

3. モデルの評価:

   • モデルの性能を評価するために、精度、再現率、適合率、F1スコアなどの指標を計算します。
   • 混同行列を作成し、モデルの予測結果を評価します。

4. 原因の特定:

   • モデルの係数を解釈し、各説明変数が結果に与える影響を理解します。
   • 統計的な有意性を確認し、重要な説明変数を特定します。
   • グラフや可視化を使用して、変数間の関係を探索します。

5. モデルの改善:

   • 変数の選択や追加の特徴量エンジニアリングを行い、モデルの性能を向上させます。
   • ハイパーパラメータチューニングを行い、最適なパラメータを見つけます。

コード例として、Pythonのscikit-learnライブラリを使用したマルチプルロジスティック回帰の実装を示します。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# データの読み込みと前処理
# ...
# 説明変数と目的変数の分割
X = df.drop('目的変数', axis=1)
y = df['目的変数']
# 訓練データとテストデータの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# モデルの構築と学習
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# テストデータの予測
y_pred = model.predict(X_test)
# モデルの評価
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("正解率:", accuracy)

以上がマルチプルロジスティック回帰の原因分析とコード例の概要です。これらの手法を使用することで、データセット内の要因と結果の関係を理解し、予測モデルの性能を向上させることができます。