선형회귀로 풀기 힘든 문제의 등장
ex) 0,1로 표현하는 Pass,Fail > 이진논리회귀(Binary logistic regression)로 해결 가능
확률적으로 나타낼 수 있음.
0과 1사이의 값이 되는데, 임의로 50%를 임계치(Threshold)를 정해서 80% 가능하다, 40% 불가능하다 로 표현가능.
Threshold는 임의로 정할 수 있기 때문에 Pass가 중요한 상황에서 높일 수 도 있음.
선형보다 S커브를 따르는 경우가 많다.
logistic regresstion의 손실함수
CrossEntropy
확률분포 그래프의 차이를 줄여주는 함수.
선형그래프로 표현 안되는 것을 올바른 확률(정담)로 만들어 주려는 함수.