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→ロジスティック回帰(logistic regression)
*産業界において最も広く使われている分類アルゴリズムの1つ
====オッズ比====
*オッズ比（odds 確率<math>p</math>の場合、事象の起こりやすさをオッズ比（odds ratio)は、事象の起こりやすさを表し、として、<math>\tfrac{p}{(1-p)}</math>と書くことができる
*<math>p</math>は、正事象(positive event 予測したい事象)を表す
*正事象については、クラスラベル<math>y=1</math>として考えられ、その場合は、オッズの対数を取ったものを、[https://mathwords.net/logitkansu ロジット(logit)関数](対数オッズとなる)を定義できる。という。
<math>
logit(p) = log\frac{p}{(1 - p)}
</math>
*ロジット関数の逆関数は、ロジスティックシグモイド(logistic sigmoid)関数とも呼ばれる。
<math>
\phi(z) = \frac{1}{(1 + e^{-z})}
</math>
© 2006 矢木浩人
