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IT 와 Social 이야기/ML-DL

[K-ICT 빅데이터센터] Ch10. 온라인 광고 클릭 예측 모델링2-로지스틱회귀-임정환교수

by manga0713 2021. 4. 8.

[ 출처: HUEMAN - 로지스틱 회귀분석 ]

 

 

주요정리

  1. 로지스틱 회귀의 반응 변수는 긍정(양성) 클래스의 확률 값을 가진다.
  2. 로지스틱 회귀의 반응 변수 값이 임계치 이상이면 긍정(양성) 클래스를 예측하고, 임계치 미만이면 부정(음성) 클래스를 예측한다.
  3. 반응 변수는 '로지스틱 함수(시그모이드 함수)'를 사용해 특징의 선형 조합 함수로 모델링된다.

 

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