ロジスティック回帰とは？

この章で学ぶモデルは「ロジスティック回帰」と呼ばれます。線形回帰ととても似ていますが、数値を予測するのではなく、ある事象が起こる確率（0〜1の範囲）を予測します。

これを分類アルゴリズムとして使うには、予測された確率にしきい値を設定するだけです。予測確率がしきい値より高ければ「はい」（この場合は便が遅延する）と判定し、低ければ「いいえ」と判定します！

このモデルは、いくつかのハイパーパラメータについてさまざまな値を試し、調整していきます。ハイパーパラメータとは、データから推定するのではなく、性能を最大化するためにユーザーが指定する値のことです。本コースではそれぞれの数学的背景を理解する必要はありません。重要なのは、いくつかの選択肢を試して、最も良いものを選ぶことです。