質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

87.93%

ロジスティック回帰分析モデル適応

受付中

回答 2

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 1,445
退会済みユーザー

退会済みユーザー

ロジスティック回帰分析後のモデル適用についてです。
hogeデータに対してロジスティック回帰分析を行い、
log(p/(1-p)) = B0+B1X1+B2X2+....+BnXn
におけるB0~Bnまでの値を取得しました。

これを用いて未知のデータの判定を行います。
判定がされていないデータのX1~Xnを代入するのはわかるのですが、
それ以降が今ひとつわかりません。

B0+B1X1+B2X2+....+BnXn
この解をどう見たら(どう処理したら)未知データがtrue/false(例えばですが)のどちらか判断できるのでしょうか。
また、解が負の数になることはあるのでしょうか。あるとしたらどのような場合でしょう。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 2

0

下記ページの説明が分かりやすいですね。

  ロジスティック回帰分析
  ロボティクスにおける対数オッズについて

 さて、B0+B1X1+B2X2+....+BnXn という式の値は、上記2番目のリンク先に説明されているように -∞~+∞ の値を取ります。
この値(対数オッズ、またはロジットとも言う)は計算上の便宜の為に対数の形を取っていますが、あくまでもある事象の発生確率(0~1)の表現方法の一つに過ぎない(0~1 → -∞~+∞ とマッピングしただけ)なので、+/-の符合に意味は有りません。

そして、最初のリンク先に説明されているように、発生確率そのものを求めるというよりも、各説明変数の有意性を検定する目的で使用されるケーキが多いようです。

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

0

まず、ロジスティック回帰分析(ロジスティック回帰モデリング)について説明しますが、この分析手法は1つの目的変数 y と複数の説明変数 x.1, . . . , x.p の間の関係性を線形式のモデルy=b.0+ b.1 x.1 + ... + b.p x.pで表すことを目的にしています。しかし、ロジスティック回帰では y の値が 0 or 1 であるのに対し x.1, . . . , x.pの値は (-無限〜無限)の値を取るため、上手くモデルを当てはめることができません。そこで、z=log(y/(1-y)) と変形した z に対し、前述の線形式のモデルを当てはめ、その z を y=1/{1+exp(-z)} と変換することで、元々の目的である y と x.1, . . . , x.p の関係を表すことができます。

さて、上記を踏まえてご質問にお答えしますが、まずトレーニングデータの y には 1(TRUEのとき) or 0 (FALSEのとき)が入っているとします。(※これは別に逆でもかまいませんが、最終的な解釈が変わります)
このとき、モデルの推定を行って得られた b.0, b.1, . . . , b.p の係数をもとにテストデータ x.1, . . . , x.p からz の値を求めると -無限から無限の値が得られ, これを y = 1/{1+exp(-z)} と変換します。

このとき得られた y の値が 0 より大きければ TRUE、0より小さければ FALSE と判断します。(このように z から y に変換すれば y の値は必ず 0〜1の間の値となります。)

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 87.93%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る