머신러닝1 파이썬으로 배우는 로지스틱 회귀 분석 - 초보자를 위한 완벽 가이드 1. 로지스틱 회귀 분석의 개념 로지스틱 회귀 분석은 머신러닝의 분류 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 바탕으로 두 개 이상의 그룹에 분류하는데 사용됩니다. 로지스틱 회귀 분석은 선형 회귀와 유사하지만, 출력값을 0과 1사이의 확률 값으로 제한합니다. 로지스틱 회귀 모델은 로지스틱 함수를 사용하여 데이터를 모델링하며, 이 함수는 S자 형태의 곡선을 가집니다. 로지스틱 회귀 모델에서는 최적의 파라미터를 찾기 위해 경사 하강법이 자주 사용됩니다. 로지스틱 회귀 분석은 이진 분류에 많이 사용되지만, 다중 클래스 분류에도 확장하여 사용될 수 있습니다. 2. 파이썬을 활용한 데이터 전처리 데이터 불러오기: pandas 라이브러리의 read_csv() 메서드를 사용하여 데이터를 불러온다. .. 2024. 6. 25. 이전 1 다음