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AI월드/⚙️AI BOOTCAMP_Section 2

Logistic Regression,로지스틱_Day24(2)

by khalidpark 2021. 2. 4.

지금까지 배운 회귀종류는 다음과 같다

추가로 배울 회귀는 'Logistic regression'

 

Regression

-> Simple Linear , Multiple Linear Regression

-> Ridge , Lasso , Elastic-Net Regression

-> Logistic Regression (NEW)

 


로지스틱은 예측하고자 하는 결과값이 선형이 아니다 (예를 들면 True or False)

 

 

Logistic regression은 결국 0 과 1 중 어떤값일지에 대한 확률 ,즉 classification 으로 쓰인다

 

 

로지스틱은 숫자형 데이터와 카테고리형 데이터 모두 사용가능하다

 

 

다만 데이터가 모두 예측에 적절히 사용되는지 확인하는 작업을 거친후 (와드 테스트?)
훈련에 들어간다

 

Linear 에서는 모델예측에 Least squared 또는 R squared 가 활용되지만

Logistic 에서는 해당 개념이 사용되지 않는다. 대신 "Maximum Likelihood" 가 사용된다

 

(likelihood를 활용하여 모델을 fit 하는 방법은 다른 영상에 자세히 소개한다고 한다)

 

 

출처 : youtu.be/yIYKR4sgzI8

 

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