ロジスティック回帰分析とは？意味をわかりやすく簡単に解説

ロジスティック回帰分析とは

分析の流れと注意点

「分析の流れと注意点」に関して、以下を解説していきます。

• データ準備と前処理
• モデル構築と評価

データ準備と前処理

データ準備と前処理はロジスティック回帰分析の精度を左右する重要な段階です。適切なデータを選択し、欠損値や外れ値に対処することで、モデルの性能を最大限に引き出すことが可能です。

データの形式を整えるだけでなく、質を高めることも重要になります。質の高いデータは、より信頼性の高い分析結果をもたらし、意思決定の精度向上に貢献するでしょう。

モデル構築と評価

モデル構築と評価はロジスティック回帰分析の中核をなすプロセスです。適切なモデルを選択し、その性能を評価することで、予測の精度を高めることができます。

モデルの評価には、様々な指標が存在し、目的に応じて適切な指標を選択することが重要です。精度だけでなく、適合率や再現率なども考慮することで、よりバランスの取れたモデルを構築できます。