로지스틱 회귀 시그모이드와 회귀트리 질문
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작성한 질문수 19
안녕하세요 선생님 로지스틱 회귀분석을 공부하다가 잘 이해가 가지 않는 부분이 있습니다
로지스틱 회귀는 시그모이드 함수를 활용하는데 해당 함수의 최적의 선을 구하는데
Y= 1/1+e^-x 인데
여기서 x가 w0 + w0x1 … 의 값을 구해서 x에 넣는건가요?
그리고 여기서 나온 시그모이드 값을 0.5이상이면 신용카드 사기(1) 그리고 0.5미만이면 사기아님(0)으로 간주하게 되는건가요? (그리고 기본이 0.5초과면 1이고 미만이면 0으로 되는건가요?)
회귀 트리 질문
페이지 336에서 결정나무처럼 균일도를 가장 잘 나누는 것을 시작으로 0~3까지 나누는 것은 이해를 했는데
여기서 구한 4개의 평균값이 2.5이면 레이블 2 or 3으로 간주하게 되는건가요?
감사합니다
답변 1
0
안녕하십니까,
네 맞습니다.
x는 w0 + w1x1 + w2x2 +.... 입니다 여기서 x1, x2는 피처1, 피처2를 의미하고 w은 모델 학습을 통해 계산되는 회귀 계수이며 w1은 피처1의 회귀 계수, w2는 피처 2의 회귀 계수입니다.
적용 결과로 나온 시그모이드 값을 0.5이상이면 신용카드 사기(1) 그리고 0.5미만이면 사기아님(0)으로 간주합니다.
회귀 트리는 트리 기반으로 회귀값을 예측하므로 이산값이 아닌 연속값을 예측합니다. 그래서 평균값이 2.5면 그대로 2.5 값을 예측합니다.
감사합니다.
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