Data Science/파이썬 머신러닝 완벽 가이드
[sklearn] (34) 로지스틱 회귀 LogisticRegression
로지스틱 회귀 로지스틱 회귀는 선형 회귀 방식을 분류에 적용한 알고리즘이다 로지스틱이 선형 회귀와 다른 점은 학습을 통해 선형 함수의 최적선을 찾는 것이 아니라 시그모이드 함수 최적선을 찾고 반환값을 확률로 간주해 확률에 따라 분류를 결정하는 것 y = 1/(1+e − x) 시그모이드 함수는 x값이 아무리 커지거나 작아져도 y값은 항상 0과 1사이를 반환한다. LogisticRegression 클래스의 solver 파라미터에서는 Ibfgs, liblinear, newton-cg, sag, saga 값을 적용해서 최적화를 선택할 수 있다 Ibfgs: 사이킷런 0.22 버전부터 solver의 기본값, 메모리 공간 절약, CPU 코어 수가 많다면 최적화를 병렬로 수행 liblinear: 버전 0.21까지는 얘..
