Scikit learnの識別器について

Question

基本的な質問でごめんなさい！Scikit learnの識別器について、識別器はClassificationなので、チートシート上のClassificationに含まれているものだという認識は間違っていますか？
あっている場合LogisticRegressionが識別器として使われるのはなぜですか？LogisticRegressionがチートシートに含まれていないのもよくわかりませんが含むとしたらregressionではないのでしょうか？

Answer 1

Logistic regressionは名前こそregression（回帰）となっていますが、中身は0と1の離散的な数値への回帰です。一般的には0.5をしきい値として0と1のどちらに近いかで識別するために使われるので、識別モデルとして扱われます。

Comments

[mimamoru]

素早い回答ありがとうございました！名前に惑わされていました( ´ ▽ ` )
ありがとうございます！

Answer 2

チートシートに載っていない分類器もたくさんあります。
ぜんぶ載っているのはAPI Referenceですが、ここから探し出すのは骨です。チートシートは無難な手法で解決する道筋を示してくれるものです。

API Reference — scikit-learn 0.19.1 documentation

ロジスティック回帰は、名前は回帰ですが、実際にはほとんど分類（二値分類）に使います。出力が0から1に収まるという性質があるので、出力を確率みたいなものとみなして取り扱っている訳です。これについては読みやすそうなリンクを幾つか貼っておきますから、参考にしてください。

ロジスティック回帰をしてみる #alteryx #11 | Alteryx Advent Calendar 2016 ｜ Developers.IO

やる夫で学ぶ機械学習 - ロジスティック回帰 - · けんごのお屋敷

Comments

[mimamoru]

ありがとうございます！よくわかりました！
リンクも見てみます！

Answer 3

どちらのチートシートでしょうか。

公式の分類は
sklearn.linear_model.LagisticRegression
ですので、線形モデルの一種と言っています。

チートシートにはLogisticRegressionがなさそうですが…
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html

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https://stats.stackexchange.com/questions/93569/why-is-logistic-regression-a-linear-classifier

Comments

[mimamoru]

チートシートがいくつもあるのは知りませんでした！
ありがとうございます！勉強してみます！