1. 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀는 이름에서 "회귀"라는 단어가 포함되어 있지만, 실제로는 분류 문제를 해결하는 알고리즘이다.주로 이진 분류에서 사용되며, 예측 값을 0과 1 사이의 확률로 변환하여 결과를 제공선형 방정식을 기반으로 하며, 이 값을 시그모이드 함수를 통해 0과 1 사이의 확률 값으로 변환-> 분류 문제에서 각 클래스에 속할 확률을 계산 작동 원리 입력 데이터를 바탕으로 선형 방정식을 통해 예측값을 계산그러나 이 예측값은 확률이 아니므로, 이를 시그모이드 함수에 통과시켜 0과 1 사이의 확률로 변환한다.이진 분류에서 확률값이 0.5보다 크면 양성 클래스, 작으면 음성 클래스로 예측from sklearn.linear_model import LogisticRegression# 모델 생성lr ..
