로짓

[기계학습]로지스틱 회귀분석 ( logit , odds , sigmoid 함수 )

Machine Learing 기계학습 머신러닝 로지스틱 회귀란 출력 변수를 직접 예측하는 것이 아니라, 두 개의 카테고리를 가지는 binary형태의 출력 변수(명목형) '성공','실패' 또는 '예' , '아니요' 를 예측(분류)할 때 사용하는 회귀분석 방법이다. 로지스틱 회귀에서는 k개의 입력 변수를 사용하여 성공 실패를 예측하기 위해 성공 확률 p(X)를 모델링 함. 확률에 대해서 모델링하는 방법이다. 방정식의 왼쪽의 범위는 확률이기 때문에 [0,1]이지만 오른쪽의 범위는 [-무한대 , + 무한대] 이므로 다른 형태로 모델링 해야함. 좌측항과 우측항의 범위를 맞춰주기 위해서 로지스틱 함수(Logistic Function)을 사용한다. 로지스틱 함수(Logistic Function) 1. 왼쪽항에 자연 ..