regression)は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。1958年にデイヴィッド・コックス(英語版)が発表した[1]。確率の回帰であり、統計学の分類に主に使われる。医学や社会科学でもよく使われる[要出典]。モデルは同じく1958年に発表された単純パーセプトロンと等価であるが、scikit-learnなどでは、パラメータを決める最適化問題で確率的勾配降下法を使用する物をパーセプトロンと呼び、座標降下法や準ニュートン法などを使用する物をロジスティック回帰と呼んでいる。外部リンク概要編集ロジスティック回帰モデルは以下のような形式である。入力で、pが確率(出力)、αとβがパラメータ。あり、以下のような関係にある。線形関数としてモデル化される。これを次のようにも表せる。_{k}x_{k,i})}}}}単純パーセプトロンの記法を使うと上記の式は以下のようにも表現できる。_{1}}は標準シグモイド関数。_{k}x_{k,i})}パラメータの推定はオッズ比に重大な影響がある。}}は例えば男性と女性の結果のオッズ比の推定である。推定には最尤法を使うことが多い。このモデルの拡張として多分割(polytomous)ロジスティック回帰がある。複数カテゴリの従属変数や順序のある従属変数を扱う。典型的な応用として、企業の過去のデータをもとに信用リスクを推定するという用法がある。2値ロジスティック回帰はダイレクトマーケティングでよく使われ、ある提案に反応する人々を特定するのに使われる(従属変数は「反応する=1」と「反応しない=0」である)。ダイレクトマーケティングの2値ロジスティック回帰モデルは「リフトチャート」を使って評価される。これは、過去のメールへの反応のデータとモデルによる予測結果を比較する。例編集ロジスティック回帰モデルは一般化線形モデルの一種である。ついて成功の確率を表すとすると、次のように表される。{e^{B_{0}+B_{1}x}}{1+e^{B_{0}+B_{1}x}}}.}代数的操作を施すと次のようになる。{p(x)}{1-p(x)}}}は成功のオッズである。列挙するだけでなく、脚注などを用いてどの記述の情報源であるかを明記してください。記事の信頼性向上にご協力をお願いいたします。3.0のもとで利用可能です。プライバシーデスクトップ。