AI

前回の記事では、ロジスティック回帰 について解説しました。ロジスティック回帰は、2クラス分類問題に非常に有効なアルゴリズムでしたが、画像認識や自然言語処理などの線形分離不可能な問題には限界があります。そこで今回は、ニューラルネットワークの基...

ロジスティック回帰は、統計や機械学習で頻繁に用いられる二値分類の手法ですが、「数学的な理論が難しい」と悩む方も多いのではないでしょうか。本記事では、ロジスティック回帰の仕組みをExcelの計算と対応させて理解することを目的に、確率的勾配降下...

WOE（Weight of Evidence）は、カテゴリ変数や連続変数をモデルに適した数値データに変換する手法です。この技術は、特にロジスティック回帰などの線形モデルの精度向上に有効です。本記事では、WOE変換の基本概念や利点を詳しく解説...