[머신러닝 배우기] 10. 로지스틱 회귀, SVM


로지스틱 회귀

로지스틱 회귀는 선형 회귀 모델에서 로지스틱 함수를 적용해서 분류하는 기법이다. 간단하면서 좋은 성능을 내기때문에 자주 사용되곤한다.

선형회귀는 간단하고 빠르고 단순하면서도 꽤 좋은 성능을 내기때문에 많이 사용되는데, 분류에는 맞지 않아서 약간의 변형이 필요하다. 이 때 로지스틱함수를 이용하는 것이 로지스틱 회귀이다.

로지스틱 함수는 선형 회귀의 연속적인 숫자 결과값을 확률값으로 변환한다. 이를 통해 결과가 어떤 분류에 해당하는지, 해당하지 않는지 알 수 있다. 0.5 이상이면 분류1, 이하이면 분류0처럼 하는 것이다.

여러가지 피쳐들을 사용해서 구분 할 때는 다항 로지스틱 회귀를 사용한다. 소프트맥스 회귀라고도 부른다.

SVM

SVM은 데이터가 어떤 경계선을 넘는지를 검사하여 분류하는 기법이다. 쉽게 이야기하여 금을 그어놓고 넘어오면 분류1 넘지 않으면 분류0이라고 하는 방식이다.




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