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뮤트 개발일지

혼공머 4-1 로지스틱 회귀

로지스틱 회귀: 이름은 회귀이지만 분류 모델이다. 목표) 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 예측 모델에 사용하는 것 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 점에서 선형 회귀 분석과 유사하다. 그러나 로지스틱 회귀는 선형 회귀분석과 다르게 종속 변수가 '범주형 데이터'를 대상으로 하고, 데이터 분석 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 분류 기법으로 볼 수 있다. 선형 방정식 z = a * 무게 + b * 길이 + c * 대각선 + d * 높이 + e * 넓이 + f 여기서 a, b, c, d, e는 가중치 혹은 계수 z 값을 0~1 사이의 값으로 만들기 위해서(확률로 표현하기 위해서) 시그모이드 함수(혹은 로지스틱 함수)를 사용한다. 로지스틱 회귀로 이진 분류 수행하기 ..
혼공머 2022. 1. 19. 12:52
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