ロジスティック回帰と重回帰の違いを中学生にもわかる図解つきで徹底解説

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ロジスティック回帰と重回帰の違いを分かりやすく解説

このキーワードを見たとき最初に浮かぶのはデータをどう予測するかという点です。ロジスティック回帰は主に分類問題に使われ、出力は確率をもとに0か1の判定を作ります。対して重回帰は連続値を予測する回帰モデルであり、出力は任意の実数値になりえます。これを日常の例で考えると、家の価格やテストの点数、気温など“数値”を予測するのが重回帰です。ロジスティック回帰は、ある患者が病気かどうか、メールがスパムかどうかといった2値の分類に適しています。データの前処理としては欠損値の扱い、特徴量の標準化、カテゴリデータの変換などが共通して必要ですが、モデルの仕組み自体は異なります。
つまり、予測したい結果の性質に合わせて選ぶのが基本です。もし「確率で答えたいのか、それとも数値を直接予測したいのか」という点で迷うときは、まず予測したい結果の性質をはっきりさせることから始めましょう。ここが分かれば、学習の進め方や評価指標の選択も自然と見えてきます。データの量や質が少ないときと多いときでの扱い方の違いも、モデル選択の大事なポイントです。ここまで読めば、ロジスティック回帰と重回帰の大まかな違いの輪郭がつかめたはずです。次のセクションでは、仕組みの具体的な違いを図解とともに見ていきます。

仕組みの違いを詳しく見る

ロジスティック回帰の基本はシグモイド関数と呼ばれる曲線を使い、入力された特徴量の組み合わせの線形結合を0から1の間の確率に変換します。イメージとしては「線の上を滑らかに変化する確率曲線」を想像すると分かりやすいです。モデルはデータからこの関数の係数を学習します。学習の目的は 適切な確率を出すこと で、評価指標には交差エントロピーを用い、最適化には勾配降下法がよく使われます。結果として、入力の一部が病気の可能性を高くするか低くするかを数値で表します。重回帰との大きな違いは出力が連続値でない点で、0か1かの分類を作る点です。注意点としては、過学習や多重共線性、データの偏りがあると誤った判定を生みやすいこと。データをよく観察し検証用データでの検証を忘れず、必要なら正則化を使い分けます。これらの考え方を身につければ、分類と回帰の見方が自然と分かるようになります。

使いどころと実務での注意点

重回帰は天気の予測や家の値段、学力の傾向のような連続的な値を知りたいときに使います。一方ロジスティック回帰は病気のリスク判定、メールのスパム判定、顧客が購買するかどうかの予測など、カテゴリを分ける場面に適しています。実務ではデータの前処理が重要です。欠損値をそのままにしておくと誤った結論を出す原因になります。特徴量のスケーリングは学習を安定させ、過学習を防ぐために正則化（L1/L2）を使うことがあります。サンプル数が少ない場合はモデルがデータに過度に適合してしまうので、交差検証を丁寧に行い、評価指標を複数併用します。例えば正解率だけでなくF1スコアやROC-AUCもとると、クラスの不均衡があるときの判断が甘くなるのを防げます。データの性質に合わせてこれらの点を工夫すれば、現実世界の意思決定を支える堅実な手法になります。最後に、適切な評価と解釈が大切です。モデルの係数がどういう意味を持つのか、予測の信頼区間はどうか、そうした点を説明できるようにしておくと、実務でも使いやすくなります。

able>比較項目ロジスティック回帰重回帰予測する値確率0〜1連続値出力の形2値分類数値の予測目的変数の特徴2値またはカテゴリ連続変数代表的な評価指標精度, ROC-AUCRMSE, R^2ble>

ピックアップ解説

ある日、データの話をしていた友人のアキとミナ。アキはロジスティック回帰の意味を探していて、ミナはその使い道を実感したいと考えていました。二人は公園のベンチで、分類と回帰の違いを雑談形式で深掘りします。アキはまずこう言います。ロジスティック回帰はできるだけ確率を出す道具だ。たとえばある人が病気になる確率や、メールがスパムである確率を出し、その確率を閾値で区切って0と1のどちらかに分類する。これに対して重回帰は現実の世界の数値をそのまま予測する道具だ。家の価格や試験の点数など、連続した値を予測するのが得意です。二人は実際のデータを見ながら、どちらを使えば意味のある結論が出せるかを話し合います。こうした会話は数学の抽象的な話を日常の感覚に引き寄せ、学びを楽しくします。

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