로지스틱 회귀란?

 

로지스틱 회귀란 무엇일까요?

로지스틱 회귀는 사건의 발생 확률을 예측하는 데 사용되는 통계 모델입니다. 선형 회귀와 유사하지만, 종속 변수가 범주형 변수인 경우 사용됩니다. 즉, 로지스틱 회귀는 두 개 이상의 범주 중 하나를 선택할 확률을 예측하는 데 사용됩니다.

로지스틱 회귀의 작동 방식

로지스틱 회귀는 시그모이드 함수라는 S자 모양의 함수를 사용합니다. 시그모이드 함수는 입력값에 따라 0과 1 사이의 값을 출력합니다. 이 함수는 사건의 발생 확률을 나타냅니다.

시그모이드 함수

로지스틱 회귀 모델은 독립 변수와 시그모이드 함수를 사용하여 종속 변수의 확률을 예측합니다. 독립 변수는 사건의 발생 확률에 영향을 미치는 변수입니다.

로지스틱 회귀의 예시

다음은 로지스틱 회귀의 몇 가지 예시입니다.

• 고객이 제품을 구매할 확률을 예측
• 환자가 질병에 걸릴 확률을 예측
• 학생이 시험에 합격할 확률을 예측

로지스틱 회귀의 장점

로지스틱 회귀는 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 사용하기 쉬운 모델입니다.
• 다양한 변수를 사용할 수 있습니다.
• 비선형 관계를 모델링할 수 있습니다.

로지스틱 회귀의 단점

로지스틱 회귀는 다음과 같은 단점이 있습니다.

• 모델링 과정이 복잡할 수 있습니다.
• 모델의 정확도는 데이터의 질에 따라 달라집니다.
• 다중 공선성 문제에 취약합니다.

로지스틱 회귀의 활용 분야

로지스틱 회귀는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

• 마케팅
• 금융
• 의료
• 교육
• 과학