【すぐ使える】Pythonでロジスティック回帰分析｜20分で3パターン解説

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▼目次
00:00 このレッスンについて
02:13 使用するデータの準備
08:40 NumPyを使ったロジスティック回帰分析
17:46 statsmodelsを使ったロジスティック回帰分析
20:37 scikit-learnを使ったロジスティック回帰分析
22:41 まとめ、おわりに

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▼Google ColaboratoryのURL
https://colab.research.google.com/?hl=ja
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▼ロジスティック回帰分析
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▼動画の内容
この動画は、人工知能開発講座として様々な機械学習の手法について説明をするシリーズです。
人工知能とはなんなのか、人工知能をビジネスにどうやって活用したらよいかなどについては、こちらの動画をご覧ください。
人工知能開発は、データ活用として有効な一手です。
ご自身のお仕事にどのようにいかすかのヒントになれば幸いです。

この機械学習の手法を説明するにあたり、4回に分けたテーマで解説をします。
数学の知識や専門的な知識がなくても、ざっくりと理解をする概論編、
数学や統計学の知識をもとに数式を使って説明をする数式理解編、
実務ですぐに使うことを目的としたExcel実践編、
Pythonで実装をするPython実装編、
この4回に分けてそれぞれに特化した内容で説明をします。

この動画は、ロジスティック回帰について、Pythonで実装をするPython実装編です。
理屈はさておき、実装してみることも可能です。
Pythonの環境がなくても、心配はいりません。
GoogleColaboratoryを使用して説明をします。
まずは動画の通りにやってみて、その後ご自身が扱っているデータで実装してみるのはいかがでしょうか。
もっと深く理解したい方は、これまでの概論編、数式理解編をご覧ください。

それではレッスンスタートです。

まず、必要なライブラリをインポートします。
使用するライブラリはpandas、matplotlib、scikit-learnです。
それでは、前回のレッスンと同様にワインのデータセットを読み込みましょう。
load_wine()という関数を変数wine_dataに代入します。
エクセル編の動画を見ていない人のために、wine_dataの中身を確認してみましょう。
実行します。
このデータは辞書型になっています。
dataの中には説明変数の値が入っていて、targetの中には目的変数の値が入っています。
このデータセットにはクラス0、クラス1、クラス2の3種類のワインのデータが入っています。
そして、feature_namesには説明変数の名前が入っています。
ワインに含まれるアルコール濃度、リンゴ酸濃度、灰分量などのデータが入っています。
（続く）

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