차례:
정의-로지스틱 회귀는 무엇을 의미합니까?
로지스틱 회귀 분석은 이전 관측치에 따라 종속 변수의 결과를 예측하는 데 사용되는 일종의 통계 분석입니다. 예를 들어, 알고리즘은 과거의 선거 결과 및 경제 데이터를 기반으로 대통령 선거의 승자를 결정할 수 있습니다. 로지스틱 회귀 알고리즘은 머신 러닝에서 널리 사용됩니다.
Techopedia는 로지스틱 회귀 분석을 설명합니다
로지스틱 회귀 분석은 통계 분석에서 이전 관측치에 따라 데이터 값을 예측하려고하는 기술입니다. 로지스틱 회귀 알고리즘은 종속 변수와 하나 이상의 종속 변수 간의 관계를 확인합니다.
로지스틱 회귀에는 기계 학습에 많은 응용 프로그램이 있습니다. 로지스틱 회귀 알고리즘은 모든 투표 결과를 평균하여 선거에서 어느 후보가 이길 지 예측하려고 시도 할 수 있습니다. 보다 정교한 알고리즘은 경제 데이터와 과거 선거를 모델에 통합 할 수도 있습니다. 다른 알고리즘은 웹 사이트의 어떤 사용자가 특정 광고를 클릭하는지 식별하려고 시도 할 수 있습니다. 또한 데이터베이스 준비에서 ETL (Extract, Transform and Load) 조작을 위해 데이터를 분류하기 위해 일반적으로 사용됩니다.
