로지스틱 회귀 - 분류 알고리즘

로지스틱 회귀란?

영어로 Logistic Regression이라고 부른다.

 

Logistic

Logistic

 

 

 

 

Regression

regression

 

 

알고리즘 설명

로지스틱 회귀 알고리즘은 회귀라는 명칭을 갖고 있지만,

회귀가 주로 예측을 하는 것과는 달리 정답이 있는 데이터를 사용하여 분류 작업을 한다.

 

시그모이드(Sigmoid) 함수의 출력값을 각 분류 항목에 속하게 될 확률값을 사용하며,

이 값은 0과 1사이의 실수이다.

 

확률에 따라 가능성이 더 높은 범주에 속하는 것으로 분류하는 이진 분류 모델이다.

 

 

 

 

로지스틱 회귀 특징

선형 회귀의 결과를 입력 값으로 받아 특정 레이블로 분류한다.

확률을 0과 1 사이의 S자형 곡선으로 나타내는 시그모이드 함수를 사용한다.

시그모이드 함수는 입력 ㄱ밧이 클수록 1에 수렴하고, 입력 값이 작으면 0으로 수렴한다.

현재 갖고 있는 데이터를 통해 에러를 줄이는 방향으로 weight와 bias의 최적값을 찾아간다.