前回は、ロジスティック回帰の理論的な側面を解説しました。今回は、scikit-learnを使ってロジスティック回帰を実装してみます。

今回は、scikit-learnの乳癌にゅうがんのデータセットを扱います。目的は、各患者に対して30個ある数値の入力データからその人が悪性の癌を患っているのかどうかを予測することです。つまり、ロジスティック回帰を使って悪性のガンである確率を予測します。

いつものように訓練用とテスト用にデータを分け、訓練用のデータで簡単な分析を行います。さらに、モデルを構築して、機械学習を行った後にモデルの評価をします。特に混同行列を使ったモデルの評価を詳しく解説します。