ベイズ統計・ロジスティック回帰・決定木とは？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・決定木とは、確率を扱う3つの分析手法。決定木は説明変数の条件で枝分かれさせ、そのまま人へ説明できる分類ルールを取り出す。ロジスティック回帰は2値の事象が起こる確率を説明変数から推定する。ベイズ統計は事前に置いた確率を観測データで更新して事後分布を得る。説明が要るのか確率値が要るのかで選ぶ。
最終更新：2026-10-06
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分析結果は当たるだけでは業務で使えない。施策を打つ担当者に「なぜこの顧客が対象なのか」を説明できなければ現場は動かず、逆に確率そのものが数値で必要な場面もある。3つの手法が併存しているのは精度の優劣ではなく、説明のしやすさと事前知識の使い方という要求の違いによる。応用情報ではどの問題にどれが向くかが問われる。
具体例
通信事業者の解約分析では、解約確率そのものが欲しい場面でロジスティック回帰を使い、営業部門へ渡す抽出条件が欲しい場面では決定木で「契約期間6か月未満かつ問合せ3回以上」といったルールを取り出す。ベイズ統計は、過去の知見を事前分布として持ち込みたいA/Bテストの評価などに使われる。
試験での引っ掛け
「2値の結果が起こる確率を推定する」が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」が決定木、という対応で選択肢を読み分ける。ロジスティック回帰は名前に回帰と付くが用途は分類であり、連続値を予測する線形回帰とは別物である点も引っ掛けになる。
関連用語
出た過去問
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (9) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
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。