DS検定 用語解説
ロジスティック回帰分析とは
事象が起きる確率を推定し、二値分類などに用いる回帰分析。
まず押さえる結論
ロジスティック回帰分析は、DS検定の「第5章 データ準備・可視化技法とモデル化」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-12。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×標本誤差とサンプリングバイアスの混同。標本誤差は標本抽出に伴う偶然のばらつき、サンプリングバイアスは抽出方法の偏りによる系統的な誤差。
×過学習を『精度が高いこと』と誤解する。訓練データに過剰適合し未知データへの汎化性能が下がる問題として理解する必要がある。
×Precision（適合率）とRecall（再現率）の取り違え。目的（見逃しを減らしたいか、誤検知を減らしたいか）によって重視する指標が変わる。
関連する確認問題
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / モデル化・評価
品質レビューで次の判断を再検証する。正解ラベル付き購買データで予測する方法と、ラベルなしデータから構造を探す方法の区別として正しいものはどれか 根拠と用語の対応まで確認して選べ。
レビューでは、設問の対象と役割を分けると「教師あり学習は正解データ（ラベル）を用い、教師なし学習は用いない」を採用できる。正解は「教師あり学習は正解データ（ラベル）を用い、教師なし学習は用いない」である。教師あり学習は入力と正解ラベルの対応関係から学習し、単回帰分析や重回帰分析のような回帰、ロジスティック回帰分析のような分類のいずれも扱う。教師なし学習はラベルを用いず、クラスター分析のようにデータの構造やまとまりを見つける。「教師あり学習は必ず回帰、教師なし学習は必ず分類を行う」は、教師あり学習にロジスティック回帰分析のような分類も含まれる点を無視している。「教師あり学習と教師なし学習に違いはない」は、正解ラベルを使うかどうかという最も基本的な違いを否定してしまっている。「教師なし学習の方が必ず精度が高い」は、正解ラベルなしで学習する教師なし学習と、ラベルを使って学習する教師あり学習の精度を単純に比較できるという前提が誤りである。
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / モデル化・評価
誤答除外の観点から次のケースを検討する。正解ラベル付き購買データで予測する方法と、ラベルなしデータから構造を探す方法の区別として正しいものはどれか 他の候補が条件を満たさないことも確認して選べ。
誤答候補を役割ごとに除外すると「教師あり学習は正解データ（ラベル）を用い、教師なし学習は用いない」だけが条件を満たす。正解は「教師あり学習は正解データ（ラベル）を用い、教師なし学習は用いない」である。教師あり学習は入力と正解ラベルの対応関係から学習し、単回帰分析や重回帰分析のような回帰、ロジスティック回帰分析のような分類のいずれも扱う。教師なし学習はラベルを用いず、クラスター分析のようにデータの構造やまとまりを見つける。「教師あり学習は必ず回帰、教師なし学習は必ず分類を行う」は、教師あり学習にロジスティック回帰分析のような分類も含まれる点を無視している。「教師あり学習と教師なし学習に違いはない」は、正解ラベルを使うかどうかという最も基本的な違いを否定してしまっている。「教師なし学習の方が必ず精度が高い」は、正解ラベルなしで学習する教師なし学習と、ラベルを使って学習する教師あり学習の精度を単純に比較できるという前提が誤りである。
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / モデル化・評価
「教師あり学習」と「教師なし学習」の違いとして最も適切な説明はどれか。
正解は「教師あり学習は正解データ（ラベル）を用い、教師なし学習は用いない」である。教師あり学習は入力と正解ラベルの対応関係から学習し、単回帰分析や重回帰分析のような回帰、ロジスティック回帰分析のような分類のいずれも扱う。教師なし学習はラベルを用いず、クラスター分析のようにデータの構造やまとまりを見つける。「教師あり学習は必ず回帰、教師なし学習は必ず分類を行う」は、教師あり学習にロジスティック回帰分析のような分類も含まれる点を無視している。「教師あり学習と教師なし学習に違いはない」は、正解ラベルを使うかどうかという最も基本的な違いを否定してしまっている。「教師なし学習の方が必ず精度が高い」は、正解ラベルなしで学習する教師なし学習と、ラベルを使って学習する教師あり学習の精度を単純に比較できるという前提が誤りである。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- ロジスティック回帰分析を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、ロジスティック回帰分析に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）