로지스틱 회귀 분석에 대해 알아보자

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안녕하세요! 오늘은 머신러닝의 기초 중 하나인 로지스틱 회귀 분석에 대해 함께 알아보려고 합니다. 💡 이해가 어렵다면, 고민하지 말고 댓글로 질문해주세요!

📋 목차

• 로지스틱 회귀 분석이란?
• 로지스틱 회귀 분석의 원리
• 로지스틱 회귀 분석 파이썬 코드 예시
• 정리

🔎 로지스틱 회귀 분석이란?

로지스틱 회귀 분석은 회귀 분석의 일종으로, 범주형 종속 변수와 수치형 독립 변수 사이의 관계를 모델링하는데 사용됩니다. 기본적으로 로지스틱 함수를 사용하여 확률을 예측하는 방법입니다.

🧠 로지스틱 회귀 분석의 원리

로지스틱 회귀 분석은 선형 회귀 분석과 달리 로지스틱 함수를 사용하여 종속 변수(범주형)와 독립 변수(수치형) 사이의 관계를 나타냅니다. 이 함수는 S자 형태로, 출력값이 0과 1사이로 제한됩니다.

💻 로지스틱 회귀 분석 파이썬 코드 예시

    # 필요한 라이브러리 임포트
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn.model_selection import train_test_split

    # 데이터 준비
    X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)

    # 데이터 분리
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

    # 모델 생성 및 학습
    clf = LogisticRegression(random_state=42).fit(X_train, y_train)

    # 예측
    y_pred = clf.predict(X_test)
    

🔖 정리

로지스틱 회귀 분석은 범주형 종속 변수와 수치형 독립 변수 사이의 관계를 모델링하는 데 사용되는 머신러닝 기법입니다. 이를 통해 확률 예측이 가능합니다.

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오늘은 로지스틱 회귀 분석에 대해 알아보았습니다. 머신러닝은 복잡해 보일 수 있지만, 차근차근 이해해 나가면 어렵지 않습니다. 💪 다음에는 더 심화된 내용을 알아볼 예정이니, 놓치지 마세요!

📌 다음 글 예고: 서포트 벡터 머신(SVM)에 대해 알아보자

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