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;로지스틱 회귀분석, 로지스틱 회귀, 로짓분석
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* 독립변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법
* 독립변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법
* 종속변수가 범주형 데이터인 경우를 대상으로
* 분류 문제에서 선형 예측에 [[시그모이드 함수]]를 적용하여 가능한 각 불연속 레이블 값에 대한 확률을 생성하는 모델
* 종속변수가 범주형 데이터인 경우를 대상으로 한다.
* [[분류(classification)]] 기법의 하나
* [[분류(classification)]] 기법의 하나
* 이진분류에 로지스틱 회귀를 사용하는 머신러닝에서 [[MLE]]는 [[교차 엔트로피]] 손실함수를 최소화한다.
* 이진분류에 로지스틱 회귀를 사용하는 머신러닝에서 [[MLE]]는 [[교차 엔트로피]] 손실함수를 최소화한다.
* 로지스틱 회귀는 [[이진 분류]] 문제에 흔히 사용되지만 다중 클래스 분류 문제에도 사용될 수 있다.
* 이러한 경우를 [[다중 클래스 로지스틱 회귀]] 또는 [[다항 회귀]]라고 한다.


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2021년 5월 29일 (토) 22:16 판

1 개요

logistic regression, logit regression, logit model
로지스틱 회귀분석, 로지스틱 회귀, 로짓분석
  • 독립변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법
  • 분류 문제에서 선형 예측에 시그모이드 함수를 적용하여 가능한 각 불연속 레이블 값에 대한 확률을 생성하는 모델
  • 종속변수가 범주형 데이터인 경우를 대상으로 한다.
  • 분류(classification) 기법의 하나
  • 이진분류에 로지스틱 회귀를 사용하는 머신러닝에서 MLE교차 엔트로피 손실함수를 최소화한다.
  • 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에 흔히 사용되지만 다중 클래스 분류 문제에도 사용될 수 있다.
  • 이러한 경우를 다중 클래스 로지스틱 회귀 또는 다항 회귀라고 한다.

Exam pass logistic curve.jpeg

2 같이 보기

3 참고

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