Byte의 발자취

문제) pima-indians-diabetes.csv 파일을 읽어서, 당뇨병을 분류하는 모델을 만드시오. 컬럼 정보 : Preg=no. of pregnancy Plas=Plasma Pres=blood pressure skin=skin thickness test=insulin test mass=body mass pedi=diabetes pedigree function age=age class=target(diabetes of not, 1:diabetic, 0:not diabetic) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 데이터 불러오기 df = pd.read_csv('../data/pima-..

- Logistic Regression은 기계 학습과 통계에서 사용되는 통계적 분류 방법 - 주로 두 개 이상의 클래스 중 하나에 속하는 경우를 예측하는 데 사용된다. - 주로 이진 분류(binary classification) 문제에 적용되며, 예를 들어 스팸 메일 여부 판별, 질병 진단 등 다양한 분야에서 활용된다. - 이 방법은 선형 회귀(Linear Regression)와 비슷해 보이지만, 출력 값이 0과 1 사이의 확률값으로 제한되며, S자 형태의 로지스틱 함수를 사용하고, 이를 통해 예측값을 확률로 해석할 수 있다. - 간단히 말하면, Logistic Regression은 주어진 입력 변수를 기반으로 특정 클래스에 속할 확률을 예측하는 모델 ..