ベイズ統計・ロジスティック回帰・決定木とは？
ベイズ統計・ロジスティック回帰・決定木とは、ベイズ統計は、事前分布として置いた確率を、観測されたデータで更新して事後分布を得る枠組み。ロジスティック回帰は、購入する／しないのような2値の事象が起こる確率を、説明変数から推定する分析手法。決定木分析は、説明変数の条件で枝分かれさせて分類・予測のルールを導く手法で、結果の解釈が容易な点が特徴。
べいずとうけい・ろじすてぃっくかいき・けっていぎ
ベイズ統計・ロジスティック回帰・決定木の意味
ベイズ統計は、事前分布として置いた確率を、観測されたデータで更新して事後分布を得る枠組み。ロジスティック回帰は、購入する／しないのような2値の事象が起こる確率を、説明変数から推定する分析手法。決定木分析は、説明変数の条件で枝分かれさせて分類・予測のルールを導く手法で、結果の解釈が容易な点が特徴。
ベイズ統計・ロジスティック回帰・決定木の具体例
過去の顧客データから解約確率をロジスティック回帰で推定し、要因の解釈が必要な場面では決定木で「契約期間6か月未満かつ問合せ3回以上」といった条件を抽出する。
ベイズ統計・ロジスティック回帰・決定木は試験でどう引っ掛けられる？
「2値の結果が起こる確率を推定」＝ロジスティック回帰。「属性で分岐させて有望なセグメントを見つける」＝決定木。
ベイズ統計・ロジスティック回帰・決定木と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。