logistic1 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 오늘은 로지스틱 회귀에 대해서 설명을 드리겠습니다! 얘는 아주 큰 함정이 있는 친구입니다. 로지스틱 '회귀' 지만 정작 이 친구는 분류 모델입니다! 이진 분류에서 사용하는 알고리즘입니다. 1. 이진 분류이진 분류는 결과를 특정된 두 가지 클래스(0과 1, Yes or No 같은 형식)를 나누어 주는 모델입니다. 즉, 로지스틱 회귀를 사용하고 해석을 하게 되면 위와 같이 결과를 분류할 수 있습니다. 2. 시그모이드 함수$$ Sigmoid(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$ 이것을 그래프로 표현하면 아래와 같습니다. x가 0일 때, 시그모이드 함수의 값은 0.5입니다.x가 작아지면 작아질수록, 0에 가까워 집니다.x가 커지면 커질수록, 1에 가까워 집니다.3. 로지스틱 회귀의 손실 함수아래의.. 2025. 1. 23. 이전 1 다음
