반응형 gradient1 [머신러닝] Logistic Regression 이전의 두 포스트에서는 데이터와 잘 맞는 직선을 찾는 linear regression을 했는데 예측 값이 떨어져 있다면 이 모델로는 예측이 어려울 것이다. 가장 대표적인 것이 binary classification인데 예측값이 0 또는 1이다. 이때 이 예측값을 확률로 표현한 다음 특정 값 이상이면 1 아니면 0으로 분류한다. 이러한 문제에 적용하는 방법이 Logistic Regression이다. 이론 logistic regression을 진행하기 위해서는 출력 값을 0과 1로 맞춰주어야 한다. 이를 위해 다음과 같은 logistic function을 사용한다. $$\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$ 입력 데이터를 x, 실제 class 값을 y, 예측된 출력 값을 y_hat이라.. 2022. 7. 7. 이전 1 다음 반응형
