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  <author_name>hayataka2049</author_name>
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  <blog_title>静かなる名辞</blog_title>
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    <anon>統計</anon>
    <anon>雑記</anon>
    <anon>ロジスティック回帰</anon>
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  <description>はじめに ロジスティック回帰が線形分離不可能な分類問題を解けないことは有名な話です。だけど、「いや解けるだろ」「なんで解けないの？？？」と言われてしまうことがあるので*1、それができないことを説明しておこうと思います。 なお、この記事はこちらの記事を参考にしています。誤った図解から学ぶロジスティック回帰の性質 - ill-identified diary 書きたいことは言い尽くされている感もあるので、こういう結論に至る過程を数式で書きます*2。 y=0.5を代入すればいい さて、説明変数、目的変数、パラメータ、などを適当に定めたとします。すると、ロジスティック回帰の予測式はこんなやつになります…</description>
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  <published>2019-07-07 03:36:21</published>
  <title>ロジスティック回帰が線形分離不可能な分類問題を解けないことの説明</title>
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