로지스틱 회귀 분석 (1) 썸네일형 리스트형 생성 모델 (2) 로지스틱 회귀 분석(Logictic Regression) 로지스틱 회귀 분석은 분류 작업에 사용되는 통계적 기계 학습 알고리즘입니다. 종속 변수가 이진법 또는 범주형일 때 사용되는 회귀 분석 유형입니다. 로지스틱 회귀 분석은 입력 특성을 기반으로 특정 결과의 확률을 예측하는 것을 목표로 합니다. 로지스틱 회귀 분석에서 출력은 입력 특징을 0과 1 사이의 확률 값에 매핑하는 로지스틱 함수입니다. 이 확률은 입력 데이터를 두 개 이상의 클래스 중 하나로 분류하는 데 사용할 수 있습니다. - 의료: 로지스틱 회귀 분석은 환자의 병력과 나이, 성별, 가족력과 같은 다른 위험 요소를 기반으로 환자가 특정 질병에 걸릴 가능성을 예측할 수 있습니다. - 마케팅: 로지스틱 회귀 분석을 통해 특정 제품이나 서비스를 구매.. 이전 1 다음