[혼자 공부하는 머신러닝+딮러닝] 다양한 분류 알고리즘 - 로지스틱 회귀

로지스틱 회귀

로지스틱 회귀는 이름은 회귀이지만 분류 모델이다.

이 알고리즘은 선형 회귀와 동일하게 선형 방정식을 학습한다

ex ) z = a * Weight + b * Length + c * Diagonal + d * Height + e * Width + f

여기서 a, b, c, d는 가중치 혹은 계수이다

 

z는 어떤 값도 가능하지만 확률이 되려면 0~1의 값이어야 한다

z가 아주 큰 음수일 때 0이 되고 z가 아주 큰 양수 일때 1이 되도록 바꾸는 방법이 시그모이드함수(또는 로지스틱함수)이다.

 

사이킷런에는 로지스틱 회귀 모델인 LogisticRegression 클래스가 준비되어 있다.