로지스틱 회귀: Difference between revisions
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* 로지스틱: 합격/불합격, 성공/실패, 생존/사망, 진실/거짓 등 이분법적인 결과를 도출하기 위한 경우 | |||
* 회귀분석: 과거의 추세를 기반으로 미래 예측 | |||
** 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 범주형이므로, 분류모델에 더 가까움 | |||
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== 회귀분석의 종류 == | |||
* 단순회귀분석: 독립변수 1개 | |||
* 다중회귀분석: 독립변수 2개 이상 | |||
== 같이 보기 == | |||
* [[회귀 분석]] | |||
* [[선형 회귀]] | |||
Revision as of 11:38, 31 October 2024
- Logistic Regression
- 분석 대상들이 여러 집단으로 나누어진 경우, 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 개별 관측치가 어느 집단에 속하는지 확률을 계산하는 모델
- 로지스틱: 합격/불합격, 성공/실패, 생존/사망, 진실/거짓 등 이분법적인 결과를 도출하기 위한 경우
- 회귀분석: 과거의 추세를 기반으로 미래 예측
- 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 범주형이므로, 분류모델에 더 가까움
사용 함수
| 함수 | 모양 |
|---|---|
| 시그모이드
1/(1+e^(-x)) |
|
| 하이퍼볼릭 탄젠트
tanh(x) |
회귀분석의 종류
- 단순회귀분석: 독립변수 1개
- 다중회귀분석: 독립변수 2개 이상
