로지스틱 회귀 (Logistic regression)

선형회귀에서는 종속변수와 독립변수의 선형 관계를 가정하고, 둘의 연관성을 잘 나타낼 수 있는 계수를 찾아는 방식으로 모델의 학습을 진행했습니다. 이는 종속변수와 독립변수의 선형 관계가 적합할 때, 효과적인 결과를 이끌어 냅니다. 즉, 종속변수가 연속형 변수일 경우에 적합하다는 뜻입니다. 만약 아래와 같은 경우에 선형회귀를 통해 모델링 하는 것이 적합할까요?위 그래프는 학생들의 공부시간에 따른 시험 합격 여부를 나타냅니다. S자 커브 대신에 직선으로 이를 추정한다고 가정해봅시다. 그것은 직관적으로 보기에도 합리적으로 보이지 않습니다. 이러한 문제는 종속변수의 속성 때문에 발생합니다. 왜냐하면 위 그래프의 종속..........

로지스틱 회귀 (Logistic regression)에 대한 요약내용입니다.

자세한 내용은 아래에 원문링크를 확인해주시기 바랍니다.

원문링크 : 로지스틱 회귀 (Logistic regression)