로지스틱 회귀
By: Youngjae Oh | #Artifical Intelligence #Machine Learning #Logistic Regression
앞서 선형 회귀가 무엇인지에 대하여 살펴 보았다. 선형 회귀는 어떠한 데이터들의 집합이 주어졌을 때, 이들을 적절하게 구분할 수 있는 선을 긋는 것이 목적이었고, 이는 결국 주어진 일차방정식의 기울기와 절편, 그리고 오차를 구하는 것이었다.
기울기와 절편 어쩌구 저쩌구.., 일단 선형 회귀가 뭘 하려는 지는 알겠다. 하지만 이는 우리 인간지능이 할 수 있는 “예, 아니오”와 같은 결과를 내놓지는 않는다. 여기서 등장하는 개념이 바로 로지스틱 회귀(Logistic Regression)이다.
로지스틱 회귀는 참과 거짓 중 하나를 내놓는데, 이의 작동 방식 역시 선형 회귀와 비슷하게 “참”과 “거짓”을 효과적으로 구분짓는 선을 긋는 것이다.