로지스틱

Logistic Regression(로지스틱 회귀)

로지스틱 회귀는 알고리즘 이름은 회귀이지만 실제로는 분류(Classification) 작업에서도 활용 가능하다. 이진분류(Binary Classification) 선형 회귀에서는 \(x\)와 \(y\)의 관계를 직선인 \(Wx + b\)로 표현하였다. 하지만 이진 분류에서는 0과 1로 결과를 나누기 때문에, 어떤 특정 함수를 추가적으로 사용하여 가설을 사용할 것이다. 이때 어떤 함수는 시그모이드 함수로 가장 널리 쓰이는 함수이다. 시그모이드 함수(Sigmoid Function) 시그모이드 함수는 입력값이 무한대로 커지면 1에 수렴하고 입력값이 계속 작아지면 0에 수렴한다. 임계값을 기준으로 0과 1로 판단하기 때문에 시그모이드의 출력 값은 0과 1로 결정된다. 시그모이드 함수에 대해서는 나중에 하나의 글..