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generated_at: 2026-02-04 10:10:00
metrics:
  claims_total: 20
  claims_with_evidence: 19
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.95
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# 根拠レポート：43-ロジスティック回帰

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.95**
  - 根拠あり：19 / 20、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **train()メソッドの詳細行番号**：ファイルが長大なため、train()メソッド内部の詳細な行番号は200行以降の読み込み範囲に依存

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/classification/LogisticRegression.scala` (1-500行目)
- E-02: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 行44

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | LogisticRegressionParamsでパラメータ群を定義 | E-01 (54行目) | ○ |
| C-02 | familyパラメータでauto/binomial/multinomialを選択 | E-01 (97-100行目) | ○ |
| C-03 | threshold/thresholdsの整合性チェック | E-01 (171-182行目) | ○ |
| C-04 | 境界制約パラメータ（lowerBoundsOnCoefficients等） | E-01 (194-256行目) | ○ |
| C-05 | デフォルト値: regParam=0.0, maxIter=100, tol=1E-6等 | E-01 (258-260行目) | ○ |
| C-06 | ProbabilisticClassifierを継承 | E-01 (299行目) | ○ |
| C-07 | 境界制約使用時はelasticNetParam=0.0のみ | E-01 (273-274行目) | ○ |
| C-08 | 境界制約パラメータの形状検証 | E-01 (453-496行目) | ○ |
| C-09 | LBFGS/OWLQN/LBFGSBの最適化アルゴリズム選択 | E-01 (26行目, import文) | ○ |
| C-10 | ElasticNet: alpha=0でL2, alpha=1でL1 | E-01 (314-327行目, setElasticNetParam) | ○ |
| C-11 | 標準化オプション（standardization） | E-01 (366-377行目) | ○ |
| C-12 | weightColサポート | E-01 (386-393行目) | ○ |
| C-13 | aggregationDepthのデフォルトは2 | E-01 (258行目) | ○ |
| C-14 | maxBlockSizeInMBのデフォルトは0.0 | E-01 (260行目) | ○ |
| C-15 | binomial/multinomialの二値/多クラス分類サポート | E-01 (87-100行目) | ○ |
| C-16 | 切片フィットの有無設定 | E-01 (348-355行目) | ○ |
| C-17 | setThresholds()でthreshold自動クリア | E-01 (141-143行目) | ○ |
| C-18 | getThreshold()でthresholds長2の等価変換 | E-01 (116-126行目) | ○ |
| C-19 | 機能一覧にロジスティック回帰として定義 | E-02 | ○ |
| C-20 | train()内の最適化ロジック詳細フロー | **根拠不足** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-20: train()メソッドの詳細実装（500行目以降）は読み込み範囲外のため、最適化ロジック内部の詳細フローは完全には検証できていない
  - 候補：LogisticRegression.scala全文 / LogisticAggregator.scala / RDDLossFunction.scala

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 1: 中リスク - train()メソッドの詳細実装は部分的にしか確認できていない
- 0: 低リスク - パラメータ定義とバリデーションロジックは確認済み

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] train()メソッドの最適化ロジック（LBFGS/OWLQN/LBFGSB分岐）が正確か確認
- [ ] 計算ロジック（クロスエントロピー損失・正則化項）の数式が正しいか確認
- [ ] 境界制約付き最適化の制約条件が正確か確認
