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 … Read more
회기분석
엘라스틱넷 (Elastic Net)
엘라스틱넷(Elastic Net) 회귀는 릿지 회귀(Ridge)와 라쏘 회귀(Lasso)의 장점을 결합한 모델입니다.즉, L1 정규화(라쏘)와 L2 정규화(릿지)를 동시에 적용하여 변수 선택과 가중치 축소를 함께 수행합니다. 1. 엘라스틱넷의 핵심 개념 2. 엘라스틱넷 회귀 수식 … Read more
릿지(Ridge) vs. 라쏘(Lasso) 회귀 비교
비교 항목 릿지 회귀 (Ridge Regression) 라쏘 회귀 (Lasso Regression) 정규화 방식 L2 정규화 (제곱합 ∑βj2\sum \beta_j^2∑βj2) L1 정규화 (절댓값 합 (\sum 과적합 방지 가능 (모든 계수를 작게 만듦) 가능 … Read more