Logistic Regression1

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  [머신러닝] 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 선형 회귀 분류는 예외적인 데이터에 예민한 단점이 있다. 그래서 분류를 할 때는 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 를 사용한다. 로지스틱 회귀는 데이터에 가장 잘 맞는 시그모이드 함수를 찾는 것이다. 시그모이드 함수는 곡선의 형태이며 항상 0과 1의 사이의 결과를 낸다. ? 로지스틱 회귀는 분류를 하기 위해 쓰인다는데 왜 '회귀'인가 : 사실 시그모이드 함수의 결괏값도 결국은 0과 1 사이의 연속적인 값이기 때문에 회귀라고 볼 수 있다. 그래서 '로지스틱 분류'가 아닌 '로지스틱 회귀'라고 부른다. 우리는 주로 시그모이드 함수를 결괏값이 0.5보다 큰지 작은지 보고 결국 분류를 하기에 명칭은 '회귀'이지만 주로 사용하는 건 분류라는.. DB/ML 2023. 12. 21.