Core Mechanism
연속된 숫자에서 「확률」로 변환하다
이름에 「회귀」가 들어 있지만 분류에 쓰는 알고리즘입니다. 선형 회귀의 계산 결과를 S자 모양의 함수에 넣어 0%~100% 사이의 확률로 바꾸고, 그 확률로 클래스를 정합니다.
분류 데이터 표시
예/아니오, 합격/불합격처럼 결과가 1 또는 0으로 나뉜 데이터를 준비합니다.
선형 식 계산 (z)
기존 선형 회귀처럼 데이터의 특징에 가중치를 곱해 수치(z = ax + b)를 계산합니다.
시그모이드 적용
범위에 제한이 없는 수치(z)를 시그모이드 함수에 통과시켜 0과 1 사이의 「확률」로 압축합니다.
결정 경계 탐색
학습이 끝나면 확률이 0.5(50%)가 되는 지점이 두 그룹의 경계가 됩니다. 0.5는 흔히 쓰는 기준값이고, 문제에 따라 다른 값으로 옮기기도 합니다.
Interactive Simulator
로지스틱 회귀 분류 시뮬레이터
학습을 시작하기 전에는 캔버스 위쪽을 클릭하면 「클래스 1」, 아래쪽을 클릭하면 「클래스 0」 데이터가 추가됩니다. 학습이 끝난 뒤에 클릭하면 그 자리의 x값을 바로 분류해 봅니다.
클래스 1
클래스 0
자료
학습
P(y=1) = σ(z), z = ax + b
1.00
적당한 학습률입니다.
새로운 데이터 분류하기