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코딩하는 오리

[ML] 기본 지도 학습 알고리즘들 - 4. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)

01. 분류 문제머신러닝 : 지도학습 vs 비지도학습지도학습 : 회귀 vs 분류분류 : 정해진 몇 개의 값 중에 예측(0, 1, 2) 이를 선형 회귀를 통해서 분류한다면 0.5 이상이면 통과, 아니면 탈락으로 예측 가능 이렇게 간단하지만, 우리는 분류에 선형 회귀를 잘 사용하지 않는다.Why?예를들어서 10000시간 공부한 데이터가 추가되었을 경우 이 하나의 데이터로 인해 그래프가 더 눕는다.이로 인해 통과 지점이 100시간 이상에서 200시간 이상으로 변해버림선형 회귀는 예외적인 데이터에 민감하여 분류 할 때는 잘 사용하지 X   03. 로지스틱 회귀 (Logitstic Regression) 선형 회귀는 데이터에 잘 맞는 1차 함수를 찾는것이라면로지스틱 회귀는 데이터에 잘 맞는 시그모이드 함수를 찾는 ..
AI/ML 2024. 7. 30. 21:13
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