준비하는 대학생

로지스틱 회귀란 일반적인 선형 회귀는 연속적인 값을 예측하는 데 사용되지만, 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제(binary classification)를 해결하는 데 적합합니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지, 환자가 특정 질병을 가지고 있는지 여부 등을 판별할 수 있습니다. 동작 원리 선형 결합: 우선, 입력 특성들과 각 특성에 대응하는 가중치들을 곱한 값을 모두 합하여 선형 결합(Linear Combination)을 구합니다. $$ z = b+x_1w_1+x_2w_2+...+x_nw_n $$ 여기서 w는 기울기, x는 특성 값입니다. b ​는 절편(편향,bias)입니다. Logit을 확률로 변환: 이 선형 결합 값을 Logit 함수의 역함수인 Sigmoid 함수에 통과시켜서, 0과 1 사이의 확..