二値分類のためのロジスティック回帰の基礎を探求しましょう。シグモイド関数、確率スコア、そしてYOLO26との比較について学びます。
ロジスティック回帰は、主に二値分類タスクに使用される基本的な統計手法および機械学習アルゴリズムである。名称に「回帰」が含まれており、通常は連続値（気温や株価など）の予測を意味するが、ロジスティック回帰は特定の入力が特定のカテゴリに属する確率を予測するように設計されている。 この特性により、結果が二分される問題において重要なツールとなる。例えば、メールが「スパム」か「スパムでない」か、あるいは腫瘍が「良性」か「悪性」かを判定する場合などが該当する。 これは伝統的な統計学と現代の教師あり学習の架け橋として機能し、 単純さと解釈可能性のバランスを提供します。 ニューラルネットワークのようなより複雑なモデルを実装する前の ベースラインとして頻繁に用いられます。
線形回帰がデータ点に直線を当てはめて連続的な出力を予測するのとは異なり、ロジスティック回帰はデータに「S」字型の曲線を当てはめます。この曲線はシグモイド関数を用いて生成されます。シグモイド関数は実数値を0から1の間の値に変換する数学的変換です。この出力は確率スコアを表し、インスタンスが正のクラスに属する確信度を示します。
学習過程において、アルゴリズムは最適な重みとバイアスを学習する weights and biases 誤差を最小化する。これは 通常、勾配降下法などの 最適化アルゴリズムを用いて達成され、 予測確率と実際のクラスラベルの差を 減らすためにモデルパラメータを反復的に調整する。 性能は、対数損失（Log Loss）または二値 クロスエントロピーと呼ばれる特定の損失関数を用いて評価される。モデルが確率を出力すると、閾値判定境界（通常0.5に設定）によって入力が分類される： 閾値を超える値は陽性クラスとなり、閾値未満の値は陰性クラスとなる。
ロジスティック回帰を類似の概念と区別し、混乱を避けることが重要です：
ロジスティック回帰は、その効率性と結果の解釈の容易さから、様々な産業分野で広く利用され続けている。
YOLO26のような深層学習モデルは物体検出のような複雑なタスクに好まれる一方、ロジスティック回帰は二値画像分類ネットワークの最終層として頻繁に用いられる。例えば、畳み込みニューラルネットワークが特徴量を抽出した後、最終層がロジスティック回帰分類器として機能し、画像に「猫」か「犬」が含まれるかを判定する。
Ultralytics のようなツールは、これらの基本原理を利用する複雑な分類モデルのトレーニングワークフローを簡素化します。しかし、基本的な概念を理解するには、シンプルなライブラリがその仕組みを示すことができます。
以下は基本的な使用例です torch 単層ロジスティック回帰モデル構造を定義する：
import torch
import torch.nn as nn
# Define a simple Logistic Regression model class
class LogisticRegression(nn.Module):
def __init__(self, input_dim):
super().__init__()
# A single linear layer maps input features to a single output
self.linear = nn.Linear(input_dim, 1)
def forward(self, x):
# The sigmoid function transforms the linear output to a probability (0 to 1)
return torch.sigmoid(self.linear(x))
# Example usage: Initialize model for 10 input features
model = LogisticRegression(input_dim=10)
print(model)
このアルゴリズムの長所と短所を理解することは、適切なツールを選択するのに役立ちます。
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