Rでデータ解析と可視化 Rでロジスティック回帰モデル② -正則化(LASSO・Ridge回帰)で過学習を防ぐ- ロジスティック回帰は、二値分類問題(例:疾病リスク予測、顧客解約予測)に広く用いられています。先日、Rでのロジスティック回帰分析について解説しました。ステップワイズ法は、AICなどで変数を追加・削除しながら最適なモデルを選択する方法です。こ... 2025.02.13 2025.02.14 Rでデータ解析と可視化
Rでデータ解析と可視化 Rでロジスティック回帰モデル① ー二値の予測・分類、ステップワイズ法、ROC曲線- 今回は、Rでのロジスティック回帰モデルについて解説します。ロジスティック回帰は、目的変数が0か1かの予測・分類するのに役立つ統計手法です。例えば、ある事象が「起こる」か「起こらない」かの"二値"の目的変数を説明変数を用いて予測する、など。💡... 2025.01.22 2025.02.14 Rでデータ解析と可視化