目次:
定義-ロジスティック回帰とはどういう意味ですか？
ロジスティック回帰は、以前の観測に基づいて従属変数の結果を予測するために使用される一種の統計分析です。 たとえば、アルゴリズムは、過去の選挙結果と経済データに基づいて大統領選挙の勝者を決定できます。 ロジスティック回帰アルゴリズムは、機械学習で一般的です。
Techopediaはロジスティック回帰を説明します
ロジスティック回帰は、以前の観測に基づいてデータ値を予測しようとする統計分析の手法です。 ロジスティック回帰アルゴリズムは、従属変数と1つ以上の従属変数との関係を調べます。
ロジスティック回帰には、機械学習に多くの用途があります。 ロジスティック回帰アルゴリズムは、すべてのポーリング結果を平均することにより、選挙で勝つ候補を予測しようとする場合があります。 より高度なアルゴリズムでは、経済データと過去の選挙をモデルに組み込むこともできます。 別のアルゴリズムは、Webサイトのどのユーザーが特定の広告をクリックするかを特定しようとする場合があります。 また、抽出、変換、およびロード（ETL）操作のためにデータを分類するために、データベースの準備で一般的に使用されます。
