愛林

분류 알고리즘에는 확률적 생성 모델과 확률적 판별 모델이 있다. 앞서서 살펴보았던 나이브 베이즈는 확률적 생성모델이었다. 확률적 생성모델은 y의 클래스 값에 따른 x의 분포에 대한 정보를 먼저 알아낸 후, 베이즈 정리를 이용하여 주어진 x에 대한 y의 조건부 확률 분포를 간접적으로 구하는 모델이었다. 확률적 판별모델은 직접 조건부 함수 모델을 추정하는 모델이다. 로지스틱 회귀와 의사결정나무가 여기에 해당하는데, 이번에는 제법 유명한 로지스틱 회귀에 대하여 알아보자. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 로지스틱 회귀는 , 분석 대상이 여러 집단으로 나누어진 경우, 독립변수의 선형 결합을 이용하여 개별 관측치가 어느 집단에 속하는 지에 대한 확률을 계산하는 분류 기법이다. 보통 사건의 발생..