Exploratory コミュニティ

線形・ロジスティック回帰での予測変数は標準化しておく必要がありますか?

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線形回帰やロジスティック回帰を使って、どの予測変数が目的変数により関係しているのかを調べたいとします。

予測変数に年齢や家からの距離などの数値データがあった際に、単位が異なるため係数をもとにしてどちらが重要かを比べることはできません。

そこで、標準化をして単位を揃える方法もありますが、この方法では数値データでしか扱えず、カテゴリデータの重要度を測ることはできません。

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ここで使えるのが変数重要度のタブです。

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変数重要度は、下記の問題を解決しつつも、どの変数が重要かを素早く答えてくれます。

  1. 数値を標準化の必要はない
  2. カテゴリデータでも重要度を出せる

変数重要度の詳しい説明は、下記のセミナーをご覧ください。

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