classifier2 [Machine Learning & Deep Learning 공부] Logistic Regression 실습 이번 실습은 Logistic Regression 을 이용해서 이진 분류를 하고, ROC Curve로 시각화할 것이다.1. data : 성별 소득 data에 따라 특정 구매자의 구매할지의 여부 예측2. Dataset 구성 : 사용자 ID, 성별, 연령, 추정급여, 구매여부. 이 중에서 연령, 추정급여 feature을 이용할 것이다.3. Train / Test dataset은 8:2로 분리할 것이다.4. Feature Scaling을 실시할 것이다.(standard scaling)5. Model evaluation by Confusion Matrix, F1-score6. Visualization > ROC Curve 자 이제 시작!먼저 사용할 라이브러리를 불러온다.import numpy as npimport.. 2025. 3. 18. [Machine Learning & Deep Learning 공부] Logistic Regression Logistic Regression 기본 개념Logistic Regression은 이진 분류 문제를 해결하기 위해 설계된 통계적 모델이다. 이 모델은 하나 이상의 독립 변수를 사용하여 이진 결과(예: 0 또는 1, 성공 또는 실패)의 확률을 예측수학적 기초로지스틱 함수Logistic Regression의 핵심은 로지스틱 함수(시그모이드 함수)이다. 이 함수는 어떤 실수 값이라도 0과 1 사이의 값으로 변환선형 예측자 함수모델은 먼저 선형 예측자 함수를 사용확률 계산선형 예측자 함수의 결과를 로지스틱 함수에 적용하여 확률을 계산S curve 형성[0, 1]로 bound 되어있다.미분 가능하고, 0.5 부근에서 급격히 변화한다.Logistic Regression(로지스틱 회귀) Classifier가장 단순.. 2025. 3. 18. 이전 1 다음
