【序論】
本論文では、データ分析と予測のための新たな手法の提案について検討する。現代の社会では、様々な分野で大量のデータが生成されており、それらのデータから有用な情報を抽出し、将来の予測を行うことが重要となっている。しかし、既存の手法ではデータの特性や非線形性を適切に捉えることができず、予測の精度が低い場合がある。そこで本研究では、ロジットモデルを用いてデータの特性を適切にモデル化し、予測の精度を向上させる新たな手法を提案する。具体的には、ロジットモデルの応用範囲を拡大するための新たな拡張手法を開発し、その有効性を実データによる実験で評価する。提案手法の評価結果から、本研究で提案する手法が既存手法よりも高い予測精度を実現することが示されることが期待される。最終的には、本研究がデータ分析と予測の分野において新たな手法を提供し、実社会への応用を促進することを目指す。
【本論】
In this paper, we will discuss the proposal of new methods for data analysis and prediction. In modern society, large amounts of data are being generated in various fields, and it has become important to extract useful information from this data and make future predictions. However, existing methods often fail to capture the characteristics and nonlinearity of the data effectively, resulting in low prediction accuracy. Therefore, in this study, we propose a new method that uses logistic regression to appropriately model the characteristics of the data and improve prediction accuracy. Specifically, we will develop new extension methods to expand the application range of logistic regression and evaluate their effectiveness through experiments using real data. It is expected that the evaluation results of the proposed method will demonstrate higher prediction accuracy compared to existing methods. Ultimately, our goal is to provide new methods in the field of data analysis and prediction and promote their application in practical settings.
【結論】
結論: 本研究では、ロジットモデルを用いたデータの特性の適切なモデリングと予測精度の向上を目指し、新たな手法を提案した。提案手法の有効性を実データによる実験で評価した結果、既存手法よりも高い予測精度が実現されることが期待される。これにより、データ分析と予測の分野で新たな手法が提供され、実社会での応用が促進されることが期待される。
