반응형 파이썬회귀분석2 [데이터 분석] 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression) 로지스틱 회귀분석 : 모 아니면 도 로지스틱 회귀는 선형 회귀 방식을 '분류'에 적용한 알고리즘이다. 쉽게 말하면 선형회귀 분석에서 Target 으로 잡는 데이터가 모 아니면 도라고 생각하면 이해하기 편하다. 예를 들면 종양 데이터를 근거로 종양인지(Y=1) 아닌지(N=0)를 판단하는 문제에 적용할 수 있다. 로지스틱 회귀는 시그모이드 함수를 기반으로 하는데 시그모이드 함수는 X 값이 아무리 커지거나 작아져도 1이나 0 값 만을 반환하는 함수이다. 로지스틱 회귀는 이처럼 선형 회귀 방식을 기반으로 하되 시그모이드 함수를 이용하여 '분류'를 수행하는 회귀이다. 지도학습의 대장인 '회귀'와 '분류'가 합쳐진 로직이다. 하지만 잊지 말자 로지스틱 회귀에서 '회귀'는 도구이고 '분류'가 목적이라는 점을! [St.. 2021. 7. 19. [데이터 분석] 선형회귀분석 Linear Regression 머신러닝의 가장 기본이 되는 개념 중 하나인 선형회귀분석(Linear Regression)에 대하여 다루어 보겠다. 머신러닝이란 일반적으로 Target Data (결과값)이 주어지는 지도학습(Supervised Learning)과 Target Data가 주어지지 않는 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 나누어진다. 그리고 이 지도학습의 가장 큰 줄기가 되는 개념이 바로 회귀(Regression)와 분류(Classification)다. 오늘은 그 회귀 중 가장 기본이 되는 선형회귀분석에 대하여 다루어 보겠다. 선형회귀분석은 최소자승법(OLS : Ordinary Least Squares)을 기초로 하며 예측값과 관측값의 차이, 즉 오차(RSS : Residual Sum of Squares.. 2021. 7. 13. 이전 1 다음 반응형
