회귀1 [ML] Logistic Regression 아래 내용들은 제가 혼자 학습하면서 정리한 내용들입니다. '부족한 내용' 혹은 '잘못된 내용'이 있을 수 있습니다. 댓글 남겨주시면 더 공부하고 수정하도록 하겠습니다. 감사합니다. 로지스틱 회귀란? 로지스틱 회귀는 선형 회귀 방식을 분류에 적용한 알고리즘이다. 머신러닝에서 2진 분류(Binary Classification) 모델로 사용된다. 다중분류도 가능은 함. 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 0에서 1 사이의 값으로 예측하고 그 확률에 따라 가능성이 더 높은 범주에 속하는 것으로 분류한다. 선형 회귀와 차이점 : 학습을 통해 선형 함수의 회귀 최적선을 찾는 것이 아니라 시그모이드(Sigmoid) 함수 최적선을 찾고 이 시그모이드 함수의 반환 값을 확률로 간주해 분류를 걸정한다. 로지스틱 회귀의 확률.. 2023. 1. 10. 이전 1 다음