로지스틱회귀

로지스틱 회귀

2021.06.15

로지스틱 회귀를 위한 사이킷런 함수/라이브러리 from sklearn.linear_model import LogisticRegression: 사이킷런 안에 구현되어 있는 로지스틱 회귀를 불러옵니다. LogisticRegression(): 로지스틱 회귀 모델을 정의합니다. [Model].fit(X, y): (X,y) 데이터 셋에 대해서 모델을 학습시킵니다. [Model].predict(X): X 데이터 바탕으로 예측되는 값을 반환 from data_plot import * # 경고메세지(버전이 낮다던가 다음 버전에서는 지워지는 경우 나타남)를 안 뜨게 해줌 import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') import numpy as np from skl..

AI/MachineLearning

분류 개념과 로지스틱 회귀

2021.06.15

분류란? 주어진 입력값이 어떤 클래스에 속할지에 대한 결과값을 도출하는 알고리즘 다양한 분류 알고리즘이 존재하며, 예측 목표와 데이터 유형에 따라 적용 그러나, 일반적인 회귀 알고리즘은 분류 문제에 그대로 사용할 수 없다! 그 이유는 선형 회귀는 마이너스 무한대 부터 플러스 무한대의 값을 가질 수 있기 때문이다. 따라서, 해당 클래스에 속할 확률인 0또는 1 사이의 값만 내보낼 수 있도록 선형 회귀 알고리즘 수정해야 한다. 이처럼 분류 문제에 적용하기 위해 출력값의 범위를 수정한 회귀를 로지스틱 회귀(Logistic Regression)이라고 함. 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 이진 분류(Binary Classification) 문제를 해결하기 위한 모델 최소값 0, 최대값 1로 결..

로지스틱 회귀

분류 개념과 로지스틱 회귀

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