문과생CS정복기

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..

이진분류는 트레이닝 데이터의 특성과 그들간의 상관관계를 분석하여, 임의의 입력데이터를 사전에 정의된 두 가지 범주중 하나로 분류할 수 있는 예측모델을 만드는 과정이메일 스팸 분류, Spam(1) 또는 Ham(0)금융 사기 탐지, 사기 거래(1) 또는 정상 거래(0)의료 진단, 암 조직(1) 또는 정상 조직(0) 로지스틱 회귀 알고리즘은①트레이닝 데이터의 특성과 분포를 나타내는 최적의 직선을 찾고,②해당 직선을 기준으로 데이터를 위(1)나 아래(0) 또는 왼쪽(1)이나 오른쪽(0) 등으로 분류하는 방법입니다.이러한 로지스틱 회귀는 이진분류 시스템의 알고리즘 중에서도 정확도가 높은 알고리즘으로 알려져 있어서 딥러닝에서도기본적인 컴포넌트로 사용되고 있습니다.  로지스틱 회귀 알고리즘을 도식화하면 다음과 같습니..