[빅데이터분석] 로지스틱 회귀 분석 (Logistic Regression) : 확률 분류 분석 기법

1. 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 머신러닝 분야에서 널리 활용되는 분류 알고리즘 중 하나로, 주로 이진 분류 문제에서 활용되는 알고리즘입니다. 이는 선형 회귀를 기반으로 하되, 출력값을 0과 1 사이의 값으로 변환하여 결과를 제공합니다. 이를 통해 특정 이벤트의 발생 가능성을 예측하거나, 두 개의 범주 중 어느 범주에 속하는지를 예측할 수 있습니다. 그럼 이번 포스팅에서는 로지스틱 회귀의 기본 개념, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 알아보도록 하겠습니다. 2. 로지스틱 회귀 개념 로지스틱 회귀는 기본적으로 선형 회귀와 동일한 방식으로 동작하지만, 예측 값에 로지스틱 함수를 적용함으로써 0과 1 사이의 값으로 변환합니다. 이 함수는 시그모..