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。
最終更新：2026-10-07
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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。
試験での引っ掛け
「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。
関連用語
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。