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[ML] 로지스틱 회귀 개념 정리

[목차] 로지스틱 회귀 정의 시그모이드 함수 Odds(오즈 또는 승산) 및 Odds Ratio(오즈비 또는 승산비) Logit 1. 로지스틱 회귀 정의 로지스틱 회귀를 사용하여 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 0 or 1 값으로 예측하고 그 확률에 따라 가능성이 더 높은 범주에 속하는 것으로 분류해 주는 지도 학습 알고리즘입니다. 예를 들어, 스팸 메일 판단(스팸 or 정상), 제품 불량 여부(정상 or 불량) 등의 사례가 있습니다. 2. 시그모이드 함수 (Sigmoid Function) 로지스틱 회귀에서는 확률을 0에서 1 사이의 커브 모양으로 나타내야 하는데, 이걸 가능하게 하는 하는 것이 시그모이드 함수입니다. 위에서 구한 log-odds를 Sigmoid 함수에 넣어서 0부터 1 사이의 값으로 변..
Programming/Machine Learning 2023. 3. 23. 13:19
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