외로운 Nova의 작업실

- 로지스틱 회귀 앞서 다룬 선형 회귀 모델로 이진 분류 문제를 풀 수 있을까요? 선형 회귀의 예측값은 수치값으로 나와서 참 또는 거짓을 분류하는 문제에 적합하지 않습니다. 단, 선형 회귀의 예측값을 입력값으로 받아 참 또는 거짓으로 분류하는 모델을 고려해볼 수 있습니다. 이번장에서 배울 로지스틱 회귀 모델은 선형 회귀를 입력으로 받아 특정 레이블로 분류하는 모델입니다. 로지스틱 회귀의 작동 원리는 다음 그림과 같습니다. 왼쪽은 선형 회귀 그래프로 x라는 입력이 들어왔을떄 wx+b라는 결과값을 출력합니다. 이 결과값이 오른쪽 그래프인 시그모이드 함수의 입력값으로 들어가 0부터 1까지의 사이값을 출력합니다. 출력값이 0.5 이상일 경우에는 참, 0.5 이하일 경우에는 거짓으로 분류하는 분류 모델로 사용할 ..