[엘카데미 챌린지] 6일차

이제껏 배운 선형회귀의 종속 변수 Y값은 성적과 같이 숫자 자체가 의미를 지니는 변수였다.

만약 종속 변수 Y가 범주형 데이터라거나 참 거짓을 나타내는 데이터라면 선형회귀로는 결과를 예측할 수 없을 것이다.

이럴 때 사용하는 것이 '로지스틱 회귀'이다.

다음은 공부시간과 합격 여부의 관계를 로지스틱 회귀를 사용하는 코드이다.

Sigmoid 함수는 결과 값이 어떤 값이건 [0, 1] 사이에 있도록 하는 함수이다.(26-27)

sigmoid 함수의 x 값에 ax+b 값이 들어감에 따라 a,b 를 구해야한다.

이를 경사하강법을 사용하여 구한다.(31-36)

다음은 로지스틱회귀를 사용하여 나타낸 그래프이다.