Cộng đồng Hỏi & Đáp của Inflearn

Logistic Regression은 이름만 Regression이지 Classification 입니다.

일반적으로  회귀는 연속형 값을 반환합니다. 하지만 Logistic Regression은 일반적인 선형 함수가 아니라 0~1 사이의 값을 반환하는 Sigmoid 함수를 이용합니다.  이 sigmoid로 반환된 결과를 기반으로 0.5 이하/이상을 기준으로 Classification을 수행합니다.

Logistic Regression은 매우 빠르게 classification을 수행할 수 있으며, 예측 성능도 나쁘지 않습니다. 그리고 텍스트 분석과 같이 Sparse한 데이터 세트에도 잘 적용이 됩니다. 

Logistic Regression에 대한 보다 상세한 설명은 5장 회귀에서 말씀드리니, 더 궁금하신 부분이 있으면 해당 부분을 먼저 참조해 보시는 것도 좋을 것 같습니다.

선형 회귀 기법에 sigmoid 함수를 적용해서 Classification을 수행하는 Regression 기법이라고 하셨는데, 이에 대해 간단하게 더 알고싶습니다.

어떤 상황에서 어떤 이유로 Logistic Regression을 사용하는 것인지 간단하게나마 알려주실 수 있을까요? 

안녕하십니까,

Logistic Regression은 이름만 Regression이지 실제로는 Classification을 수행합니다.

선형 회귀 기법에 sigmoid 함수를 적용해서 Classification을 수행하는 Regression 기법입니다.

감사합니다.