[파이썬 데이터 분석] 로지스틱 회귀

이제 로지스틱 회귀 파트로 넘어왔는데 이것저것 따질 내용이 좀 많다. 로지스틱 회귀(logistic regression) 분석은 종속 변수를 0과 1 사이로 산출하게 하는 로지스틱(logistic) 함수를 사용하는 분류 방법론이다.

기계학습에서는 시그모이드(sigmoid) 함수로 불리는 로지스틱 함수는 최대우도 추정법을 사용하여 회귀계수를 추정하게 된다. 로지스틱 회귀 데이비드 콕스 경 로지스틱 회귀는 D.

R. Cox가 1958년에 제안한 확률 모델로 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법이다.

로지스틱 회귀모형은 통상 반응 변수가 2개의 그룹을 갖는 범주형 변수일 때 사용한다(설명 변수는 모두 사용 가능). 로지스틱 회귀모형은 다음과 같은 공식을 갖는다.

해당 식의 좌변은 로그-오즈(log-odds) 또는 로짓(logit)이라고 한다. 각 회귀계수의 경우에는 최대우도 추정법을 이용하여 얻을 수 있으며, 선형 회귀와 달리 로지스틱 모...