ロジスティック回帰

ロジスティック回帰とは、主に分類問題に用いられる統計的なアルゴリズムです。入力データに対して、ある事象が発生する確率を予測し、その確率に基づいてクラス（グループ）を判別します。

計算過程では、線形モデルの結果をシグモイド関数という関数に通すことで、出力を0から1の範囲の値に変換します。この値がしきい値を超えたかどうかで、対象がどちらのクラスに属するかを決定する仕組みです。

名前に「回帰」とついていますが、数値予測ではなく分類を行う手法である点がG検定では頻出のひっかけ問題です。分類タスクの基礎的な手法として理解し、他の分類手法と比較できるようになっておく必要があります。