분류알고리즘1 로지스틱 회귀 분석 - 원리, 활용, 장단점 1. 로지스틱 회귀 분석의 원리 로지스틱 회귀 분석이란? 로지스틱 회귀 분석은 종속 변수가 이진형(0 또는 1) 데이터인 경우에 사용되는 통계 분석 기법이다. 예를 들어, 스팸 메일 여부 예측과 같은 이진 분류 문제에서 효과적으로 활용된다. 로지스틱 함수 (S 자 모양 곡선) 로지스틱 회귀는 로지스틱 함수를 사용하여 데이터의 종속 변수가 특정 클래스에 속할 확률을 예측한다. 로지스틱 함수는 S 모양을 갖는 곡선 형태로, 입력 변수와 파라미터 간의 관계를 설명하는데 사용된다. 학습 과정 로지스틱 회귀 분석에서는 최대 우도 추정법을 사용하여 모델의 파라미터를 학습한다. 주어진 데이터에 가장 적합한 모델 파라미터를 찾기 위해 우도 함수를 최대화하는 방향으로 학습이 진행된다. 판별 .. 2024. 6. 24. 이전 1 다음