안녕하세요! 요즘 블로그에 글을 쓰지 못해 걱정이네요.. 다 내 재산인디...사실 취업으로 인해, 많은 고민도 생기고 계속해서 이력서 작성, 자소서 작성, 개인 공부 한다고 블로그에 신경을 쓸 수가 없었습니다. ㅠㅠ 이번 포스팅은 저번에 끝내지 못했던 Logistic Regression 로지스틱 회귀 2편을 이어서 글을 써보겠습니다. 로지스틱 회귀 1편, 2편은 이론을 주로 설명하고 예를 들어가면서 이해를 했었습니다. 오늘 3편!!!은 바로 토이 실습을 해보며 로지스틱 회귀에 대해 이해를 해보도록 해보겠습니다. 아!! 파이썬으로 실습을 해볼게요!! 토이 실습) 1. 타이타닉 탑승객 생존 예측 Sklearn LogisticRegression 사용법라이브 러리 호출from sklearn.linear_mode..

로지스틱 회귀(Logistic Regression)회귀를 사용하여 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 0에서 1사이의 값으로 예측한다. 그 확률에 따라 가능성이 높은 범주에 속하는 것으로 분류 해주는 지도학습 알고리즘이다. Example # 1 스팸 메일 분류기어떤 메일을 받았을 때 그것이 스팸일 확률이 0.5 이상이면 spam으로 분류확률이 0.5보다 작은 경우 harm으로 분류하는 것이다.데이터가 2개의 범주 중 하나에 속하도록 결정하는 것을 2진분류(binary classification)라고 한다. Example # 2 어떤 학생이 공부하는 시간에 따라 시험에 합격할 확률이 달라진다고 가정공부한 시간이 적으면 시험에 통과 못하고, 공부한 시간이 많으면 시험에 통과한다는 식으로 설명할 수 있다.그런데..