4-1 로지스틱 회귀

이진분류 (Binary Classification) 이런 데이터가 있다고 해보자 이것을 그래프로 그리면 이렇게 된다. 이런 x y관계를 표현하기 위해서는 Wx+ b와 같은 직선 함수가 아니라 S자 형태로 표현할 수 있는 함수가 필요하다. 이런 문제에 직선을 사용할 경우 분류 작업이 잘 동작하지 않는다. 그래서 로지스틱회귀는 의 가설을 사용할것이다. 이것이 바로 시그모이드다 시그모이드 함수의 방정식이다. x가 0일 때 0.5의 값을 가지고 x가 매우 커지면 1에 수렴한다. 이걸보면 가중치에 따라서 그래프의 경사도가 변하는 것을 알 수 있다. 선형회귀에서는 W가 직선의 기울기를 의미했지만, 여기서는 그래프의 경사도를 결정한다. W가 커지면 경사가 커지고, W가 작아지면 경사가 작아진다. b에 따라서는 사이트에선 좌우로 변한다고했지만 위아래..? 로 이동하는것같음 시그모이드 함수의 출력값은 0과 1사이의 값을 가진다. 예를 들어 임계값이 0.5이면 0.5이상이면 1, 이하면 0 으로 판단...

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