ロジスティック回帰とは何か？その特徴や用途、使える場面、活用シーンをわかりやすく徹底解説！
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皆さんはアノテーションをご存じですか？アノテーションはAIをはじめ、機械学習には絶対に欠かせないプロセスです。アノテーションがどのような影響を与えるものなのか、わかりやすくご紹介していきます。
またこの記事ではアノテーションの意味や定義、アノテーションを行う際の注意点なども解説します。
ロジスティック回帰とは何か？
ロジスティック回帰とは一体どういうものなのか、詳しく解説を行っていきます。
ロジスティック回帰は多変量解析の1つ
ロジスティック回帰は様々な事柄の確率を求めるときに求められる多変量解析の1つです。多変量解析とはいくつかある変数を活用して最終的な確率を求める方法を指します。例えば、血液検査などのデータから将来的な病気の確率を求める際に多変量解析が用いられます。
たくさんのデータを集めていく中で精度を高めていくことができるほか、難しいソフトを使わずとも表計算ソフトを駆使すれば簡単に確率を求められるのも大きな特徴です。分析は時間がかかる、作業が大変というイメージがある中でロジスティック回帰はそのイメージを壊す存在と言えます。
ロジスティック回帰と重回帰分析の違い
ロジスティック回帰は多変量解析の1つですが、多変量解析には重回帰分析と呼ばれるものがあります。重回帰分析は明確な数値を予測したい場合に用いられる方法であり、ロジスティック回帰よりも若干複雑です。
二者択一のわかりやすさがあるロジスティック回帰とより細かく可能性を探っていく重回帰分析という違いがあり、用途や活用シーンもかなり異なるでしょう。
ロジスティック回帰の特徴
ロジスティック回帰は近年盛んに用いられていますが、いくつかの特徴も大いに関係しています。ロジスティック回帰の特徴についてご紹介します。
ロジスティック回帰は0か1かを予測する
ロジスティック回帰は、事象が起きる確率を求めるために用いることができる分析方法です。そのため、0か1か、要するに起きるか起きないかで判断できるため、とてもシンプルと言えます。あとは確率が出たら、どのように扱うかの運用方法を決めればいいだけです。
確率の多少で判断できるため、運用しやすいのが魅力的であるとともに判断のしやすさや柔軟な対応という点でもロジスティック回帰は重宝されやすい方法と言えます。一方で細かな人数を予測するような、0か1か以外の数値を予測することはできません。0か1か以外の数値を予測するには重回帰分析が必要となります。
色んな用途に用いることができる
ロジスティック回帰の特徴は柔軟な活用法が見込めるため、様々な用途にロジスティック回帰を活用できることが挙げられます。一般的なマーケティングに用いるケースもあれば、金融系、医療系など様々な場面で応用できます。
特定の現象が起きる可能性はどれくらいなのかを端的に示せるほか、閾値を変化させることでより柔軟な対応が可能となります。しかも、エクセルなどの表計算ソフトで管理がしやすいため、データ分析に初めて取り組むような人でもやりやすいのも特徴的と言えるでしょう。
表計算ソフトで簡単に分析ができる
ロジスティック回帰分析が人気を集める要素は、エクセルなどの表計算ソフトで分析ができるためです。分析を行うとなると専門的な知識や分析を行うデータサイエンティストなどが欠かないと思いがちですが、ロジスティック回帰分析であれば表計算ソフトで分析ができるので、専門性の高い人材でなくても対応は可能です。
ロジスティック回帰分析から踏み込んだ分析を行うにはPythonを代表とするプログラミング言語の活用が求められます。いずれにしても、表計算ソフトで分析が行えるのは面白く、ちょっとした予測を立てるのに適しているといえるでしょう。
ロジスティック回帰で用いられる用語について
ロジスティック回帰で複数の言葉が登場します。この項目ではロジスティック回帰で必ず出てくる用語、重要なものをご紹介していきます。
説明変数
説明変数とは、具体的な数値を示す数を指します。例えば、テストで何点を取ったか、血糖値がどんな値だったか、血圧はどうだったかなど、具体的な数値で示せるものを指します。この説明変数によって具体的な分析につなげられます。
目的変数の結果が、なぜそのような結果になったのかを説明するために用いられる変数と言い換えることもでき、教師あり学習・教師なし学習のいずれにも用いられます。
目的変数
目的変数は0か1か、AかBかで示せる変数です。数式でたとえる場合、途中式が説明変数であり、＝のあとの数値が目的変数となります。説明変数が変化すれば目的変数もそれによって変化します。
求めたい数値・現象そのものが目的変数、目的変数に影響を与えるのが説明変数という形です。
オッズ
競馬などギャンブルをやる人なら聞きなじみがあるであろうオッズはロジスティック回帰でも頻繁に用いられる用語です。オッズとは事象が起きる確率を、事象が起きない確率で割ったものを指します。例えば、ある広告を見てイベントに参加する確率を30％、参加しない確率を70％とした時、0.3÷0.7をするとオッズは0.428…となります。
オッズが小さければ小さいほど事象が起きる確率は低く、高ければ高いほど事象が起きる確率は高いことを意味します。
オッズ比
一方でオッズ比は2つのオッズを比較した比率を指します。先ほどはある広告を見てイベントに参加する確率を30％としましたが、今度は50％に設定します。すると、0.5÷0.5となり、オッズは1となります。今度は2つのオッズで割り算を行い、0.428÷1となるのでオッズ比は0.428に。
オッズ比は1より大きいことで特定の行為と事象の関連性が明確であることを示し、1より小さいと結びつきが乏しいことを意味します。つまり、広告を見てイベントに参加した人よりも広告を見ないでイベントに参加した人の方が多いことを意味しており、広告が逆効果だった可能性を指していることが言えるでしょう。
注意したい点として、例えばオッズ比が3だったら3倍の影響力があるということではなく、あくまでも影響があるかないかを示す傾向のようなものです。もちろんオッズ比が大きければ明確な傾向があることを意味しているので、とても重要です。
ロジスティック回帰が使える場面
ロジスティック回帰は〇か×かのような二者択一の答えが要求される問題に関して適しているとされています。成功するか失敗するかといった局面や、買うか買わないかといった場面においてロジスティック回帰が活用できます。こうした二者択一の答えが要求されるものを「二項分類問題」と言います。
答えを導きたい目的変数が明らかな場合にはロジスティック回帰分析はかなり向いています。一方で、具体的な数値を求める場合にはロジスティック回帰分析以外の方法が求められます。
ロジスティック回帰の活用シーン
ロジスティック回帰分析を実際に活用するケースが多く存在しますが、実際に活用されているシーンについてご紹介します。
病気の可能性を予測する
例えば、糖尿病になるかならないかを予測する場合、糖尿病の有無が目的変数となり、血糖値や腎臓の数値などを説明変数とします。糖尿病患者などの結果を入力していく中で、たくさんの説明変数となる情報を入力していきます。
すると、特定の値以上を示すと糖尿病を発症する患者が増えるといった傾向が見えやすくなります。おおよその予測がしやすくなり、予防などにつなげやすくなるのです。
気象に関する予測
気象において目的変数となるのは雨が降るかどうか、雷が落ちるかどうかなどで、気温などが説明変数となります。特定の条件になると雨が降りやすい、雷が落ちやすいと分かれば、特定の条件を満たしそうだという局面で対策を練ることができます。
過去のデータをまとめ、そのデータを用いて予測を行うため、おおむね精度も確かと言えます。近年は異常気象などもあり、過去のデータを超越するような結果がもたらされることもあるでしょう。しかし、おおよその気象に関する予測をする際には役に立つことが目立ちます。
ロジスティック回帰を用いる際の注意点
ロジスティック回帰を使った分析ではいい点ばかりではなく、注意しなければならないポイントもあります。ここからはロジスティック回帰を用いる際の注意点についてご紹介していきます。
0か1かで示せないデータが使えない
ロジスティック回帰を使った分析では、0か1かで構成されたものを積み重ねていく必要があり、早い話が「どちらでもない」的な回答がデータとして使えないのが注意すべきポイントです。
はいともいいえとも言えない回答をしてしまうことで、すべてのデータで応用することができなくなります。そのため、アンケートをとる際には「どちらでもない」のような回答をさせない対策が必要になるでしょう。
細かな状況に関して分析ができない
ロジスティック回帰では現象が起きるか起きないかを示す確率を求めるにはとても適していますが、〇〇をしつつ〇〇が起きる確率など細かな状況が加わると分析することが難しくなります。
分析に関して何かと限られてしまうのが実情であり、シンプルな使い方でなければいけません。使えるケース、使えないケースが出てきますが、比較的シンプルな分析に用いるべき方法と言えます。
まとめ
ロジスティック回帰分析は、様々な分野への応用がきく分析方法であり、表計算ソフトで分析が行える点からも人気を集めることは確かです。マーケティングの分野では当たり前のように使われており、マーケティングを知る人たちにとってはロジスティック回帰分析の存在を知らない人はいないと言えるレベルです。
病気の予測など様々なケースで使えるロジスティック回帰分析。エクセルで行えるやり方を学び、活用できるようになるだけで有用な活用法につなげられます。
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