前回までに、分類問題のモデルの一つ「パーセプトロン」を紹介して、その実装を行いました。 パーセプトロンはとてもシンプルでわかりやすいモデルでしたが、「線形分離可能」なデータにしか適用できないという難点がありましたね。 今回は線形分離できないデータにも適用できる分類モデルとして、「ロジスティック回帰」を紹介します。 予測の信頼度 分類器を使って、実際の問題を解くときのことを考えてみます。例えば「メールのスパムフィルタ」などが想像しやすいでしょう。 一般的にスパムフィルタでは、データであるメールを「スパム(迷惑メール)」と「スパムではない(通常のメール)」のどちらかに分類します。そこで、ちょうどパーセプトロンのような2値分類器を使えば無事解決……とは、なかなかいきません。 スパムフィルタを通り抜けてしまった迷惑メールを一つ一つ消す、反対に必要なメールが間違ってスパムと判定されてしま
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