머신러닝 처음 시작하기 (기초 원리 + 초급 실습) - 인프런 | 강의
머신러닝을 처음 접하는 사람들을 대상으로 기초적인 머신러닝 이론을 간략하게 다룬 머신러닝 기초 강의입니다., 그것이 알고 싶다!요새 핫한 머신러닝 🤖 [사진] 🗒 강의소개 (이 강의는 강
www.inflearn.com
06강 로지스틱 회귀
선형회귀분석이란(복습)
회귀식에서 mse를 통해 가장 적합한 w와 b값을 찾는 것
로지스틱 회귀분석이란
반응 변수가 1 또는 0인 이진형 변수에서 쓰이는 회귀분석 방법
y = ax + b //선형회귀
p = ax + b //로지스틱 회귀 (p = 확률)
범위: 좌변 = 0 or 1, 우변 = 마이너스 무한대 ~플러스 무한대
--> 양변의 범위가 다름
p 대신 Odds 넣기 : Odds = 성공확률 / 실패확률 = 성공확률/(1-성공확률) = p / 1-p
Odds에 자연로그 씌우기
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y = ax + b //선형회귀
p = ax + b //로지스틱 회귀 (p = 확률)
범위: 좌변 = 0 or 1, 우변 = 마이너스 무한대 ~플러스 무한대
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