Logistic Regression은 로지스틱 함수를 사용하여 이진 분류(binary classification)를 수행하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 입력 변수의 가중치 합을 로지스틱 함수에 넣어서 결과를 0과 1사이의 값으로 변환합니다. 이를 이진 분류에서 확률값으로 해석하여 예측하는 방식입니다.
이때 입력 변수의 가중치 합을 로지스틱 함수에 넣어서 확률값으로 변환하는데, 이 가중치는 입력 변수의 영향력을 나타내는 값입니다.
가중치 값은 일반적으로 최적화 알고리즘을 사용하여 계산됩니다. 최적화 알고리즘은 학습 데이터를 사용하여 모델의 예측값과 실제값의 차이를 최소화하는 가중치 값을 찾습니다. 이때 찾은 가중치 값은 모델의 학습 결과를 나타내는 것입니다.
예를 들어, 성별을 예측하는 문제를 생각해보겠습니다. 이 때, 입력 변수로는 나이, 키, 체중 등 여러 요인을 사용할 수 있습니다. 이러한 입력 변수들은 각각 가중치가 부여되어 로지스틱 함수에 적용됩니다. 로지스틱 함수의 출력값은 0과 1사이의 값으로 변환되며, 이를 성별에 대한 확률값으로 해석할 수 있습니다. 예를 들어, 로지스틱 함수의 출력값이 0.7이면, 해당 개체가 여성일 확률이 70%라는 것을 의미합니다. 따라서, 이 알고리즘은 이진 분류에서 예측 결과를 확률값으로 출력하므로, 분류 문제에서 매우 효과적으로 사용됩니다.
좀 더 쉬운 예를 들어보면, 로지스틱 회귀는 예를 들어 누군가의 공부 시간에 따라서 시험 합격 여부를 예측하는 경우를 생각해볼 수 있습니다. 이 때 공부 시간이 입력 변수이고, 합격 여부가 출력 변수입니다. 로지스틱 회귀 모델은 입력 변수(공부 시간)의 가중치 합을 로지스틱 함수에 넣어서 결과를 0~1 사이의 값으로 출력하고, 이를 이진 분류에서 확률값으로 해석하여 예측합니다. 즉, 공부 시간이 많을수록 시험에 합격할 확률이 높아진다고 예측할 수 있습니다.