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[ | ]
편집자 Jmnote
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