로지스틱 회귀(Logistic Regression)
1. 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 종속 변수가 범주형(categorical)일 때 사용하는 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘입니다. 특히 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 널리 사용됩니다. 예를 들면, 고객이 상품을 구매할지(1) 안 할지(0), 이메일이 스팸(1)인지 아닌지(0) 등을 예측할 때 사용됩니다. 2. 선형 회귀와의 차이점 3. 시그모이드 함수(Sigmoid Function) 로지스틱 회귀의 핵심은 시그모이드 함수(로지스틱 함수)를 사용하는 것입니다. 시그모이드 함수는 다음과 같이 … Read more
