ロジスティック回帰実装

こんにちは。

AIの重要な課題の1つは”分類”です。

今日は分類アルゴリズムの中でも特に有名なロジスティック回帰を実装してみました。

数式で書き起こすところから実装したところ、感想は

簡単だ。。。。

しかし簡単さにも関わらずアヤメデータ（花のデータ）の分類問題の正解率は90%以上！

ちなみに２値分類（例えば男女の判別など）と多値分類（選択肢が２以上の場合）の両方とも実装してみましたが、どちらも簡単に実装でき、多値での正解率（交差検証法による）は

98.7%！

ちなみにCythonによる高速化も行ってみました。

２値分類→1.5倍高速化

多値分類→高速化できず

Cythonは使い方によっては100倍以上高速化されることもあるのでなんとかAIに適用したいものです。。。