2.1.4_Logistic_Regression

[키워드]

• train set / validation set / test set
• 로지스틱 회귀분석

[학습내용]

• 훈련/검증/테스트 셋으로 나누는 의의

  훈련 데이터로는 모델을 fit
  검증 데이터로는 fit한 모델에 하이퍼파라미터 조정 및 예측을 위한 모델 선택하기 위해 오류 측정 및 모델 성능 평가
  테스트 데이터로는 만들어진 최종 모델을 적용

• scikit-learn을 통한 train/validation set 분할

from sklearn.model_selection import train_test_split

• 로지스틱 회귀분석의 개념
• 로지스틱 회귀모델의 적합과 해석

  Odds : 실패 확률에 대한 성공 확률, $p \over1-p$
  로짓변환 : $ln(Odds)$, 이를 통해 비선형적 로지스틱 함수의 결과를 선형관계로 만들어 로지스틱 회귀분석의 회귀계수 해석에 용이

• scikit-learn을 통한 로지스틱 회귀모델 적합

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

[찾아볼 내용]👀

• 로지스틱 회귀분석의 적용과 결과해석