로지스틱 회귀(Logistic Regression)

로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 이진 분류 문제에 사용되는 통계적 방법입니다. 이 방법은 두 가지 가능한 결과 중 하나를 예측하는 데 목적이 있습니다. 로지스틱 회귀는 종속 변수가 범주형이며 이진(즉, 0과 1의 두 가지 값만 가질 수 있음)일 때 사용됩니다.로지스틱 회귀의 개념과 목적이진 분류: 로지스틱 회귀는 데이터를 두 개의 클래스 중 하나로 분류하는 데 사용됩니다 (예: 성공/실패, 예/아니오, 스팸/정상).확률 예측: 특정 입력이 특정 클래스에 속할 확률을 예측합니다. 출력은 0과 1 사이의 확률 값입니다.로지스틱 함수 (시그모이드 함수)로지스틱 회귀 모델은 예측 값을 확률로 변환하기 위해 로지스틱 함수(시그모이드 함수)를 사용합니다.시그모이드 함수는 다음과 같이 정의됩니다..
ML 2024. 6. 2. 12:25
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