4-1_로지스틱_회귀_박제인.md

로지스틱 회귀^{Logistic Regression}

• 예측 분석을 위한 회귀분석 중에서 특히 종속 변수가 이분형일 때 수행할 수 있는 회귀 분석 기법의 한 종류
• 이름은 회귀이지만 분류 모델이다.
• 선형 회귀와 동일하게 선형방정식을 학습한다.
• 로지스틱 회귀는 하나의 종속 이진 변수와 하나 이상의 숫자형, 명목형, 순서형의 독립 변수 간의 관계를 그림 1과 같은 로지스틱 회귀함수를 이용하여 정량적으로 설명하는 데 사용되는 통계기법이다. 즉 로지스틱 회귀 분석을 통해 하나의 종속 변수와 여러 독립 변수 간의 다변수 회귀 관계를 조사할 수 있다.

시그모이드 함수^{Sigmoid function}

• 입력된 데이터를 0과 1 사이의 값으로 출력하는 비선형 함수로 미분가능한 연속성을 가진 함수이다.
• 인공신경망의 활성화 함수로 사용된다.

소프트맥스 함수^{softmax function}

• 로지스틱 함수를 다차원으로 일반화한 함수로, 주로 다항 로지스틱 분석에 사용된다
• 인공 신경망에서는 확률분포를 얻기 위한 마지막 활성화 함수로 주로 사용된다.

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정리 참고 https://blog.naver.com/vita1202/223329071062