ロジスティック回帰は、バイナリ分類問題に適した一般的に使用される分類アルゴリズムです。この記事では、Matlab を使用してロジスティック回帰手法を実装する方法を紹介し、例を通じてそのアプリケーションを示します。
導入
ロジスティック回帰は、機械学習と統計で広く使用されている分類アルゴリズムです。ロジスティック関数 (シグモイド関数とも呼ばれる) を介して線形回帰の出力をマッピングし、連続出力を確率値に変換することで分類を実行します。この記事では、Matlab を使用してロジスティック回帰手法を実装し、具体的な例を通じてそのアプリケーションを示します。
実装手順
1. データの準備
まず、トレーニングとテスト用のデータセットを準備する必要があります。このデータセットには、フィーチャ (独立変数) とターゲット変数 (従属変数) が含まれている必要があります。この例では、2 つのフィーチャとバイナリ ターゲット変数を含むデータセットを使用します。
2. 機能のスケーリング
アルゴリズムのパフォーマンスを向上させるには、通常、特徴をスケーリングする必要があります。これは、各特徴の値をその標準偏差で割ることによって達成できます。Matlab は、zscore特徴スケーリングを実装する関数を提供します。
3. モデルのトレーニング
ロジスティック回帰では、モデルがトレーニング データに最もよく適合するように、重みパラメーターの最適なセットを見つける必要があります。これは、通常はクロスエントロピー損失関数を使用するコスト関数を最小化することで実現できます。
Matlab では、fitglm関数を使用してロジスティック回帰モデルをトレーニングできます。この関数は最尤推定法に基づいており、反復アプローチを使用して最適な重みパラメータを見つけます。
4. モデルの評価
モデルのトレーニングが完了したら、モデルのパフォーマンスを評価する必要があります。一般的に使用される評価指標には、精度、適合率、再現率、F1 スコアなどがあります。Matlab は、これらの指標を計算するための一連の関数 ( confusionmat、accuracy、など)precisionを提供します。recallf1score
ソースコード+データダウンロード
Matlab に基づくロジスティック手法の実装 (ソース コード + データ): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88366382