R 로지스틱 회귀1 R을 이용한 머신러닝 - 4 (로지스틱 회귀모델을 이용한 분류 문제) R에서의 로지스틱 회귀모델을 이용한 분류1. 분류 알고리즘1.1 회귀분석에서의 분류의 기법- y값은 범주형 데이터(그룹 변수)여야 분류가 가능한 수식이 완성됨. 1.2-1 로지스틱 회귀로지스틱 회귀는 독립변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 통계적 기법이다. 따라서 로지스틱 회귀의 y값은 0~1 사이의 확률이 되는데, 이때의 확률은 이진 그룹에 속할 확률이다. 또한 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과 다르게, 종속변수가 범주형 데이터이다. - 만약 일반적인 수식 y = b + ax라는 식이 있다고 할 때, 이 식은 y가 0~1로 나오지 않을 수 있음. - 따라서 f(x)의 결과가 0~1 확률로 나올수 있도록 함수를 구성해주는 것이 로지스틱 함수의 아이디어이다. - y에 log를 취해서.. 2017. 7. 14. 이전 1 다음