[당뇨병 환자 예측] 코드는 이전 Logistic Regression 게시글의 코드를 거의 그대로 사용했습니다.http://twoearth.tistory.com/25?category=795201 당뇨병에 걸린 환자들(1)과 걸리지 않은 환자들(0)의 데이터가 있습니다.https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/blob/master/data-03-diabetes.csv 이 데이터를 보면 instance는 800개가 조금 안되고, 알 수 없는 데이터들이 8열까지 있고 맨 마지막 9열에는 당뇨병에 걸린지에 대한 여부가 0과 1로 표시되어 있습니다. 변수가 어떤것을 의미하는지는 굉장히 중요합니다. 그 이유는 데이터가 수치가 아닌 indexing일 수도 있기 때문입니다...
[Logistic Regression] Logistic Regression은 0과 1, 두개의 결과값이 나오는 데이터를 학습하기 위한 방법론입니다.Binary Classification이죠. 그래서 Logistic Classification 보다는 Logistic Regression이 조금 더 정확한 말입니다. 하지만 이 회귀의 결과는 (나중에 알게되겠지만) 특정 기준으로 "분류"되고, "Logistic" Classification는 Logistic, 즉 Sigmoid 함수(무한대의 입력을 0~1의 사이값으로 출력)에 착안한 방법론이기 때문에 Classification에 가깝습니다. 먼저 Sigmoid 함수를 도입하게된 과정을 알아보죠.간단합니다. 우리는 이진분류에 많은 이점을 알고있죠. 스팸/햄 메일(..
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