ch04-01

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로지스틱 회귀(분류모델)

: 선형회귀와 동일하게 선형 방정식을 학습함.

확률로 만들기 위해서 시그모이드 함수 사용

1. 로지스틱 회귀로 이진분류하기

“불리언 인덱싱” 사용하기 → 원하는 것만 훈련세트에서 골라서 인덱싱하기 → 로지스틱 회귀 모델 학습하기 → z값을 시그모이드 함수에 통과시켜서 확률 얻어내기

• decision_function() : 양성 클래스에 대한 z값을 계산한다
• coef_ , intercept_ : 로지스틱 모델이 학습한 선형 방정식의 계수가 들어있음.

2. 로지스틱 회귀로 다중분류하기

— LogisticRegression 클래스는 기본적으로 반복적인 알고리즘을 사용

• max_iter : (매개변수) 반복 횟수를 지정(기본값=100)

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