"로지스틱 회귀분석"의 두 판 사이의 차이

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1 개요[ | ]

logistic regression, logit regression, logit model
로지스틱 회귀분석, 로지스틱 회귀, 로짓분석

분류(classification) 기법의 하나
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.
이진분류에 로지스틱 회귀를 사용하는 머신러닝에서 MLE는 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 회귀라고 한다.

2 같이 보기[ | ]

3 참고[ | ]

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 ;logistic regression, logit regression, logit model
 ;로지스틱 회귀분석, 로지스틱 회귀, 로짓분석
+* [[분류(classification)]] 기법의 하나
 * 독립변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법
-* 종속변수가 범주형 데이터인 경우를 대상으로 함
+* 분류 문제에서 선형 예측에 [[시그모이드 함수]]를 적용하여 가능한 각 불연속 레이블 값에 대한 확률을 생성하는 모델
-* [[분류(classification)]] 기법의 하나
+* 종속변수가 범주형 데이터인 경우를 대상으로 한다.
+* 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.
-[[파일:Exam_pass_logistic_curve.jpeg|400px]]
+[[파일:Exam_pass_logistic_curve.jpeg|500px]]
 ==같이 보기==
+{{z컬럼3|
+* [[의사-R²]]
 * [[ROC 커브]]
 * [[회귀분석]]
 * [[선형회귀분석]]
 * [[선형판별분석]](LDA)
+* [[다항 로지스틱 회귀분석]]
+* {{언어아이콘|r}} [[R 로지스틱 회귀분석]]
+* {{언어아이콘|python}} [[sklearn 로지스틱 회귀분석]]
+* {{언어아이콘|python}} [[statsmodels 로지스틱 회귀분석]]
+}}
 ==참고==