ㅅ (1) 썸네일형 리스트형 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 1. 로지스틱 회귀란? - 로지스틱 회귀는 회귀를 사용하여 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 0에서 1 사이의 값으로 예측하고 그 확률에 따라 가능성이 더 높은 범주에 속하는 것으로 분류해 주는 지도 학습 알고리즘이다. - 로지스틱 회귀의 분류 모델은 이진 분류 모델로 클래스가 딱 2개 있을때만 사용이 가능하다. - 로지스틱 '회귀' 인데 갑자기 왜 뚱딴지같은 분류 모델이 나오지 라고 생각할 수 있는데, 로지스틱 '회귀'를 통해서 '분류'를 하는 것을 의미한다. - 예를 들어보면 제품을 받았을때 그것이 불량일 확률이 0.5 이상이면 불량으로 분류하고, 확률이 0.5보다 작은 경우 양품으로 분류하는 것이다. 이렇게 데이터가 2개의 범주 중 하나에 속하도록 하는 것을 2진 분류(binary classific.. 이전 1 다음
