으* 본 포스팅은 머신러닝 교과서를 참조하여 작성되었습니다! 3.3 로지스틱 회귀 모델을 사용한 클래스 확률 모델링 퍼셉트론 규칙은 머신 러닝 분류 알고리즘을 배우기에 간단하고 좋은 모델이지만 가장 큰 단점은 클래스가 선형적으로 구분되지 않을 때 수렴할 수 없다. 여전히 간단하지만 선형 이진 분류 문제에 더 강력한 다른 알고리즘은 로지스틱 회귀(logistic Regression)을 살펴보자. * 이름이 회귀이지만 로지스틱 회귀는 회귀가 아니라 분류모델이다! 3.3.1 로지스틱 회귀의 이해와 조건부 확률 오즈비(odds ratio) : 오즈는 특정 이벤트가 발생할 확률이다. - logit 함수는 0과 1 사이의 입력값을 받아 실수 범위 값으로 반환한다. - 이 함수를 로지스틱 시그모이드 함수(logist..
