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코딜기
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로지스틱 회귀(Logistic Regression)란 무엇일까요? 분류 데이터에 선형 회귀모형을 적용시켰을 경우 종속변수의 특성이 무시당하는 경우가 생기기도 합니다. 이를 해결하기 위해 예측 확률을 종속변수의 값 증감에 따라 함께 증감하고, 0과 1 사이의 값을 갖는 확률로 변환하여 변수의 특성을 고려해줍니다. 로지스틱 회귀 모델은 Odds라는 상대적인 비율 개념을 이용해 선형 회귀 모델을 변형시킨 모델입니다. Odds 식에 자연로그 ln을 씌워 기존의 회귀식에서 Y위치에 치환해줍니다. 아를 로짓 변환이라고 합니다. 위 식을 Y에 대해 정리하면 시그모이드 함수(Sigmoid Function)가 됩니다. 시그모이드 함수 : S자 또는 시그모이드 곡선을 갖는 수학 함수 로지스틱 회귀모형 : 시그모이드 함수의..
ML & DL Process/Build & Train Model
2022. 3. 1. 22:59