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[머신러닝]로지스틱 회귀(Logistic Regression) "범주데이터 분류는 확률 기반의 예측으로 치환한다"

/ 안녕하세요-🤓 오늘은 "회귀"의 개념과 선형 회귀, 로지스틱 회귀에 대해서 알아보겠습니다. 분류 문제에 주로 사용되는 로지스틱 회귀가 왜 연속 변수의 값을 예측하는 회귀의 문제인지 헷갈리는 일이 많이 많습니다. 그래서 회귀란 무엇인지, 선형회귀, 로지스틱 회귀의 비교, 로지스틱 회귀의 파라미터 추정과 결과 해석까지 알아보겠습니다. / 회귀(Regression)란? 회귀란 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법입니다. 즉, 독립변수와 종속변수 간의 상관관계를 모델링하여 알려진 데이터를 이용해 미래의 사건을 예측하는 방법입니다. 선형 회귀 (Linear Regression) 선형 회귀는 주어진 데이터 집합 X에 대해 종속변수 Y 사이의 관계를 선형식으..
ML.AI/ML, DL 2023. 8. 2. 10:32
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