「今年中にあなたが結婚できる確率は４％です。しかし英会話スクールに入ることで、結婚できる確率が２％上がります。」
「あなたは３年後にリストラされる確率は６５％です。しかし今からPythonを学ぶことで、リストラされる確率が３０％下がります。」

ロジスティック回帰分析は、分類モデルを作るアルゴリズムです。そして、分類結果の発生確率を予測します。例えば「ガンになる確率 30%」 のような予測ができます。

また、モデルの中身を数式として出力できるので、ディープラーニングのようにブラックボックスになりません。そのため、企業データの分析レポートなどでは、ロジスティック回帰とディープラーニングの２種類の手法で分析して比較するということがよく見られます。

一方、ロジスティック回帰は、線形分離可能なクラスに対してのみ高い性能が発揮されます。非線形の問題はうまく学習できないという重回帰分析と同じ問題を抱えています。

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機械学習界隈で、最強アルゴリズムの一角を占めていたランダムフォレスト。ディープラーニングが登場した後急速に存在感をなくすものの、その利便性と強力さから多くのデータサイエンティストが現役利用中。

scikit-learnでのランダムフォレスト、分類モデルと重要度評価の実装方法まとめました。

決定木の問題点

決定木は、上から順に条件分岐を作って分類モデルを作る手法です。ルールが可視化できる、正規化や標準化などのデータ加工が不要など、素晴らしいアルゴリズムです。
しかし、決定木は過学習を起こしやすいという問題点がありました。

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「決定木」は、おそらく世界で最も利用されている機械学習アルゴリズムです。教師ありの学習データから、階層的に条件分岐のツリーを作り、判別モデルを作ることができます。

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機械学習ではPandasが非常に利用されています。なぜPandasを使うのか、その理由とpandasの基礎的なデータ処理をまとめました。


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