↑: [[G検定に関する知識]] - **名前は「回帰」だが、実は分類に使うモデル**（最大のひっかけポイント） - 1958年コックス（Cox）が提唱。二クラス分類の代表手法 - シグモイド関数でスコアを0〜1の確率に変換し、しきい値0.5で分類判定 - 確率として出力されるので判定の信頼度も得られる - 例：メールのスパム判定（確率0.92 → スパム） - cf. [[線形回帰]] - cf. [[分類]] - 学習：対数尤度の最大化＝**交差エントロピー最小化**（最尤法）。多クラスはソフトマックスで多項ロジスティック回帰に拡張 - 決定境界は**線形**。区別：高次元写像＋マージン最大化＝SVM / ブートストラップ＋決定木の多数決＝ランダムフォレスト / 連続値を直接予測＝線形回帰