로지스틱 회귀: 정의, 선형 회귀와 차이점, 이론적 배경, 모델 구현 예제 이 글에서는 로지스틱 회귀가 무엇인지와 선형회귀와 차이점, 그리고 이론적인 배경과 모델 구현 예제를 통해 자세히 단계별로 알아보겠습니다. 로지스틱 회귀란? 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에 주로 사용되는 통계적 모델입니다. 데이터 포인트가 하나의 카테고리 또는 다른 카테고리로 분류될 확률을 예측하는 데 사용됩니다. 이는 출력이 0 또는 1과 같은 이진 값을 가지도록 설계되었습니다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀의 확장을 통해 이진 분류 문제를 해결하며, 선형 회귀와 달리 종속 변수의 값을 확률로 제한하는 시그모이드 함수를 사용합니다. 로지스틱 회귀는 다양한 이진 분류 문제에서 사용됩니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 특정 증상과 검사 결과를 바탕으로 질병 유무를 예측할 수 있습니다. 금융 분야에서.. 2024. 7. 8.
