로지스틱 회귀

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로지스틱 회귀 정의가 이름은 회귀지만 사실상 분류모델이고, 분류를 예측하는 거는 이해 된 상황에서 예시를 작성해봤습니다.

"습도가 ~정도니까 비가 올 확률은 70%" ==> 회귀
"오늘은 비 오는 날" ==> 분류
"70%의 확률로 비가 온대" => 70%의 예측값으로 비 오는 날이라고 분류함. => 로지스틱 회귀

맞나요?!?!?! 제대로 이해된거 맞나요

1 답변

  • 회귀는 학습된 모델을 기반으로 새로운 값에 대한 최소오차의 예측치를 계산하는 방법이고, 이것에 활성화함수를 달아서 어떤 레이블 하나로 결정하면 로지스틱 회귀가 되는 거죠.

    "...사실상 분류모델이고..." 라고 이해하는 것은 맞다고 할 수 없지만,
    예시는 이해하기에 적당하다고 보여집니다.

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