로지스틱 회귀

로지스틱 회귀

로지스틱 회귀는 수학을 사용하여 두 데이터 요인 간의 관계를 찾는 데이터 분석 기법입니다.
이 관계를 사용하여 다른 요인을 기반으로 이러한 요인 중 하나의 값을 예측합니다. 예측은 일반적으로 예 또는 아니요와 같이 유한한 수의 결과를 가집니다.

로지스틱 회귀는 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 중요한 기법입니다. ML 모델은 학습을 통해 사람의 개입 없이 복잡한 데이터 처리 작업을 수행할 수있는 소프트웨어 프로그램입니다. 로지스틱 회귀를 사용하여 구축된 ML 모델은 조직이 비즈니스 데이터에서 유용한 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다. 이러한 인사이트 예측 분석에 사용하여 운영 비용을 절감하고 효율성을 높이며 더빠르게 규모를 조정할 수 있습니다.

다른 ML기법과 비교하여 로지스틱 회귀를 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점이 나열되어 있습니다.

간편성

로지스틱 회귀 모델은 다른 ML기법보다 수학적으로 덜 복잡합니다. 따라서 팀원 중 누구라도 심층적인 ML전문 지식 없이 구현할 수 있습니다.

속도

로지스틱 회귀 모델에는 메모리 및 처리 성능고 같은 계산 용량이 덜 필요하기 때문에 대량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있습니다. 따라서 ML 프로젝트를 시작하는 조직이 성과를 빠르게 실현하는데 이상적입니다.

유연성

로지스틱 회귀 분석을 사용하여 두 개 이상의 유한한 결과가 있는 질문에 답을 찾을 수 있습니다. 또한 데이터를 전처리하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 로지스틱 회귀를 사용하여 은행 거래와 같이 값의 범위가 넓은 데이터를 더 작고 유핞나 값 범위로 정렬할 수 있습니다. 그런 다음 보다 정확한 분석을 위해 다른 ML기법을 사용하여 작은 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.

가시성

로지스틱 회귀 분석을 사용할 경우 다른 데이터 분석 기법을 사용할 때보다, 개발자에게 내부 소프트웨어 프로세스에 대한 더 높은 가시성이 제공됩니다. 계산이 덜 복잡하기 때문에 문제 해결 및 오류 수정도 더 쉽습니다.

로지스틱 회귀는 다양한 산업에서 여러 분야에 실제로 응용되고 있습니다.

제조

제조 회사는 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 기계류의 부품 고장 확률을 추정합니다. 그런 다음 이 추정치를 기반으로 유지 보수 일정을 계획하여 향후 고장발생을 최소화 합니다.

의료 서비스

의학 연구원들은 환자의 질병 발생 가능성을 예측하여 예방 진료와 치료를 계획합니다. 이때 가족력이나 유전자가 질병에 미치는 영향을 비교하는 데 로지스틱 회귀 모델을 사용합니다.

금융

금융회사는 금융 거래에서 사기 행위를 분석하고 대출 신청 및 보험 신청 건의 위험도를 평가해야 합니다. 고위험이거나 저위험이거나, 사기이거나 사기가 아닌 것과 같은 명확한 결과가 있기 때문에 로지스틱 회귀모델에 적합합니다.

마케팅

온라인 광고 도구는 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 사용자가 광고를 클릭할지 여부를 예측합니다. 이 결과를 활용하여 마케터는 다양한 단어와 이미지에 대한 사용자의 반응을 분석하고 고객이 관심을 가질 만한 효과적인 광고를 만들수 있습니다.

일반적으로 로지스틱 회귀 분석에서는 두 변수의 이전 데이터 값을 살펴봄으로써 독립 변수가 하나의 종속 변수에 미치는 영향을 조사합니다.

출처 AWS