G検定（JDLA） 練習問題 59：機械学習アルゴリズム
機械学習アルゴリズムの一つである「ロジスティック回帰」に関する説明として、正しいものはどれか。
- 回帰という名前がついているが、主にデータ群を複数のグループに自動で分割するクラスタリングタスクに用いられるアルゴリズムである。
- 回帰という名前がついているが、主に2クラスの分類問題に用いられ、シグモイド関数などを利用してデータが属する確率を出力する。
- 回帰という名前の通り、連続値の予測に特化したアルゴリズムであり、決定木などの複雑な手法に比べて予測精度が高いのが特徴である。
- 回帰という名前の通り、時系列データの予測に特化しており、過去の複数のデータ点から将来の数値を連続的に予測するために用いる。
- 回帰という名前がついているが、主に深層学習の前処理として用いられ、入力されたデータの次元数を効率的に削減するアルゴリズムである。
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正解：回帰という名前がついているが、主に2クラスの分類問題に用いられ、シグモイド関数などを利用してデータが属する確率を出力する。
ロジスティック回帰は「回帰」という名前がついていますが、連続値の予測ではなく、データが特定のクラスに属する確率（主に2クラス分類）をシグモイド関数等で出力するアルゴリズムであり、正解は該当する説明です。
【正解の理由】
出力値が0から1の間に収まるシグモイド関数を用いて、ある事象が起こる確率を予測し、閾値（例えば0.5）を基準にして分類を行うためです。
【不正解の理由】
• 「クラスタリングタスクに用いられる」という説明は、k-means法などの教師なし学習に関するものであり誤り
• 「連続値の予測に特化している」という説明は、線形回帰などの回帰モデルに関するものであり分類に用いるロジスティック回帰の説明として誤り
• 「時系列データの予測に特化」という説明は、ARIMAなどの時系列モデルに関するものであり誤り
• 「次元数を効率的に削減する」という説明は、主成分分析（PCA）などの次元削減手法に関するものであり誤り