ロジスティック回帰の理解

問題

ロジスティック回帰に関する記述として正しいものを1つ選べ。

ロジスティック回帰は、名前に「回帰」とついていますが、実際にはデータがどのクラスに属するかを予測する「分類問題（主に2値分類）」に用いられる代表的な機械学習アルゴリズムです。

入力されたデータに対して、シグモイド関数を用いて0から1の間の「確率」として結果を出力します。

「スパムメールか否か」「顧客が商品を買うか買わないか」といった確率的な判断を行うため、ビジネスの現場でも非常に幅広く活用される重要なベースラインモデルです。

1. ロジスティック回帰は回帰問題に使われる

誤り：名前に「回帰」とついていますが、実際にはデータがどのクラスに属するかを予測する「分類問題（特に2値分類）」に使用されます。

2. ロジスティック回帰は確率を出力する

正しい：線形回帰の出力をシグモイド関数に通すことで、結果を0から1の間の値に変換し、あるクラスに属する「確率」として出力します。

3. ロジスティック回帰は教師なし学習である

誤り：ロジスティック回帰は、入力データとそれに対する正解ラベルのペアを用いて学習を行うため、「教師あり学習」に分類されます。

4. ロジスティック回帰は線形分離できない問題には使えない

誤り：基本は線形分離可能なデータに向けた手法ですが、特徴量を多項式に変換するなどの前処理を行えば、非線形な境界を持つ問題にも適用可能です。

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