머신러닝 / 로지스틱 회귀
이번엔 로지스틱 회귀에 대해 공부한다. 로지스틱 회귀는 앞에서 공부한 입력값에 대한 결과 값을 예측하는 단순 선형 회귀와 달리 2가지의 클래스 중 어디에 속하는지 분류하는 이진 분류에 대한 알고리즘이다. 처음에 공부하면서 로지스틱 '회귀'인데 왜 분류하는 알고리즘인지 이해가 안됐다. 로지스틱 회귀는 시그모이드 함수를 0~1 사이의 예측값을 이용해 결과를 분류하는 회귀가 포함된 분류 알고리즘이다. 이번엔 성적에 따라 불/합 여부를 판단하는 문제를 가정하자. 45 : 불 50 : 불 55 : 불 60 : 합 65 : 합 70 : 합 이에 대한 그래프는 다음과 같다. 55점과 60점 사이에서 합격과 불합격이 갈린다. 그 사이의 점수들은 합격일 가능성이 높은 부분과 낮은 부분으로 갈린다. 이 사이의 점수들이 합..
머신러닝
2023. 1. 13. 15:32
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- HTML
- many-to-many
- PCA
- 딥러닝
- SVM
- cuckoo
- 차량용 이더넷
- SOME/IP
- json2html
- AVTP
- Python
- CAN-FD
- automotive ethernet
- problem statement
- Ethernet
- 로지스틱회귀
- many-to-one
- porks
- 단순선형회귀
- AVB
- 회귀
- 논문 잘 쓰는법
- 머신러닝
- 케라스
- automotive
- one-to-many
- 크로스 엔트로피
- 이상탐지
- 차량 네트워크
- AE
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함