회사생활/통계학 공부 (10) 썸네일형 리스트형 Logistic Regression / 로지스틱 회귀분석 Logistic Regression / 로지스틱 회귀분석 지도학습 중 분류 문제에 사용하는 알고리즘이다.분류 문제란 새로운 데이터가 들어왔을 때 기존 데이터의 그룹 중 어떤 그룹에 속하는지를 분류하는 문제를 말한다. 다만 로지스틱 회귀분석은 분류하려는 범주(카테고리)가 성공/실패, 예/아니오, 남/여 등 2가지 범주로 나눠진 경우에 적용된다.물론 다항 로지스틱 회귀분석이라는 것도 있지만 일반적으로는 이항 로지스틱 회귀분석을 일컫는다. (1) 선형 회귀분석 로지스틱 회귀분석은 선형 회귀분석에서부터 기원된다. 따라서 선형 회귀분석의 이론을 대략적으로 이해하고 있는 것이 도움이 되기 때문에 선형 회귀분석에 대해 간략하게만 설명하겠다. (자세한 내용은 별도 포스팅을 하겠다) (단순) 선형 회귀분석은 x변수와 y.. KNN / k-NN / k-Nearest Neighber / k-최근접 이웃 알고리즘 KNN / k-NN / k-Nearest Neighber / k-최근접 이웃 알고리즘 지도학습 중 분류 문제에 사용하는 알고리즘이다.분류 문제란 새로운 데이터가 들어왔을 때 기존 데이터의 그룹 중 어떤 그룹에 속하는지를 분류하는 문제를 말한다. k-NN은 새로 들어온 "★은 ■ 그룹의 데이터와 가장 가까우니 ★은 ■ 그룹이다." 라고 분류하는 알고리즘이다.여기서 k의 역할은 몇 번째로 가까운 데이터까지 살펴볼 것인가를 정한 숫자이다. (1) k-NN의 원리 더 구체적인 예를 들어보자. 아래와 같이 6개의 기존 데이터 A~F와 1개의 신규 데이터 N이 있다고 하자. 만약에 k = 1 이라면, 거리가 1번째로 가까운 C만을 보고 신규 데이터를 분류한다. 따라서 N은 C와 같은 그룹인 ●로 분류된다. 만약에 .. 이전 1 2 다음
