로지스틱회귀1 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 회귀를 사용하여 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 0에서 1 사이의 값으로 예측하고 그 확률에 따라 가능성이 더 높은 범주에 속하는 것으로 분류(Classification)해주는 지도 학습 알고리즘이다 간단하게 왼쪽의 선형모델은 아래 위로 쭉 뻗어나가지만 오른쪽의 로지스틱 모델은 0과 1사이 값에서 그려진다. 선형 모델의 예시로는 운동을 하면 체중이 감소한다라는 예시를 들 수가 있으며, 로지스틱 모델의 경우 시험의 합격의 예시가 있다. 만약 공부한 시간이 적으면 시험에 통과 못하고, 공부한 시간이 많으면 시험에 통과한다고 가정하자. 이 경우에 선형모델을 적용해 본다면 통과 확률이 음과 양의 방향으로 뻗어 나간다. 말 그대로 ‘선’이라 나오는 상황인데 .. 2022. 2. 25. 이전 1 다음
