G検定 用語解説
ロジスティック回帰とは
回帰の考え方をもとに出力をシグモイド関数で0〜1の確率へ変換し、主に二値分類に用いる教師あり学習の手法。
まず押さえる結論
ロジスティック回帰は、G検定の「大項目3 機械学習の概要」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: 2026-07-03。
試験概要（公式）具体例から判断の境界を固める
ロジスティック回帰を、役割と隣接概念の境界から捉える
回帰の考え方をもとに出力をシグモイド関数で0〜1の確率へ変換し、主に二値分類に用いる教師あり学習の手法。 試験では名称だけでなく、処理の対象、目的、使う段階を別概念と入れ替えた選択肢が出るため、定義の主語と動作を分けて確認します。
- 問題文で見る箇所
- 出力をシグモイド関数で0〜1の確率に変換し、主に二値分類に用いているかを確認します。
- 隣接概念との境界
- ロジスティック回帰は分類のために確率を出力する手法、線形回帰は連続値をそのまま予測する手法という点で区別します。
誤答しやすい選択肢
- ロジスティック回帰を、連続値をそのまま予測する回帰手法として扱う。定義の主語と処理対象を確認します。
- ロジスティック回帰の目的だけを見て、同じ目的を持つ別手法まで同じ用語とする。具体的な処理を比較します。
- ロジスティック回帰を使えば目的が必ず達成されると断定する。適用条件や評価を別に確認します。
4段階の判断手順
- 01問題文が状態、手法、評価指標、制度のどれを説明しているか決める。
- 02定義の中心となる対象と動作がロジスティック回帰に一致するか確認する。
- 03隣接概念と共通する目的ではなく、処理や条件の違いを見る。
- 04必ず・完全に・だけでよいという過度な断定がないか見直す。
到達条件: ロジスティック回帰を一文で説明し、最も混同しやすい隣接概念との違いを処理または条件から言える。
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
×教師あり・教師なし・強化学習の分類の取り違え（分類/回帰＝教師あり、クラスタリング/次元削減＝教師なし）。
×L1正則化（ラッソ＝係数が0になり変数選択も兼ねる）とL2正則化（リッジ＝係数を小さく抑えるが0にはなりにくい）の混同。
×適合率（精度）と再現率の取り違え、および混同行列の読み方。
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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）