로지스틱1 [머신러닝] Logistic Regression 연속형, 범주형 데이터 일반적인 데이터의 형태는 연속형 데이터, 비연속형(범주형)이 있습니다. 연속형 데이터 ex) 키, 몸무게, ... 범주형 데이터 ex) 성별(남자, 여자) 이 두 데이터에 회귀선을 그어보겠습니다. 연속형 데이터는 올바르게 회귀선이 그어졌지만, 범주형 데이터는 회귀선이 올바르지 않습니다. 연속형 데이터는 선형 함수의 회귀 최적선을 찾는 것이지만, 범주형 데이터는 로지스틱 회귀를 사용하여, 시그모이드 함수의 최적선을 찾고 이 시그모이드 함수의 반환 값을 확률로 간주해 확률에 따라 분류를 간주합니다. 로지스틱 회귀 위는 시그모이드 함수의 식과 그래프입니다. 시그모이드 함수는 아무리 작거나 커지더라도 0과 1에 수렴하고, x가 0일 때는 0.5입니다. 범주형 데이터는 항상 0과 1에 수렴.. 2022. 5. 4. 이전 1 다음
