선형 회귀분석과 로지스틱 회귀분석 비교
1. 목적선형 회귀분석 (Linear Regression):목적: 연속형 종속 변수를 예측.예: 주택 가격, 온도, 매출액 등과 같은 실수 값을 예측.출력: 연속적인 값 (예: 42.5, 100.3 등).로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression):목적: 이산형(범주형) 종속 변수를 예측, 주로 이진 분류 문제에 사용.예: 이메일이 스팸인지 아닌지, 환자가 질병에 걸렸는지 아닌지 등.출력: 확률 값 (0과 1 사이, 예: 0.75는 75% 확률).2. 종속 변수의 유형선형 회귀분석: 연속형 (예: 키, 무게, 점수).로지스틱 회귀분석: 범주형, 주로 이진 (예: 참/거짓, 0/1). 다중 클래스 문제에는 다항 로지스틱 회귀분석 사용.3. 모델의 출력선형 회귀분석: Y=β0+β1X1+β2X2+..
2025. 6. 29.
