데이터로부터의 추론, 추정, 의사결정
선형 회귀는 임의의 실수를 예측하는데, 이는 예/아니오로 답해야 하는 결과에는 어색합니다. 확률은 반드시 0과 1 사이에 머물러야 합니다. 로지스틱 회귀는 먼저 선형 점수를 계산한 다음, 시그모이드 함수(기호로는 σ)를 이용해 그 점수를 구간 (0, 1) 안으로 눌러 넣어 이 문제를 해결합니다. 그 밑바탕의 결정 경계는 여전히 선형이며, 출력만이 진짜 확률이 됩니다.
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▶ 로지스틱 회귀