태그: 선형 분류
이 태그가 포함된 글들입니다. (총 1개)
로지스틱 회귀
로지스틱 회귀 (Logistic Regression) #
로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 선형 회귀를 분류 문제에 적용할 수 있도록 확장한 통계적 기계학습 알고리즘이다. 이름에 “회귀"가 들어있지만 실제로는 분류 알고리즘으로, 시그모이드 함수를 사용하여 입력 데이터가 특정 클래스에 속할 확률을 예측한다.
로지스틱 회귀의 기본 개념 #
로지스틱 회귀는 선형 회귀의 출력값을 0과 1 사이의 확률값으로 변환하여 분류 문제를 해결한다. 핵심은 시그모이드(sigmoid) 함수 또는 로지스틱 함수를 사용하는 것이다.
시그모이드 함수 #
$$\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$여기서 z는 선형 결합식이다: