. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 선형 회귀 분석과 유사하다. 하지만 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과는 다르게 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 일종의 분류 ( classification ) 기법으로도 볼 수 있다. 흔히 로지스틱 회귀는 종속변수가 이항형 문제 ( 즉, 유효한 범주의 개수가 두개인 경우 ) 를 지칭할 때 사용된다. 이외에, 두 개 이상의 범주를 가지는 문제가 대상인 경우엔 다항 로지스틱 회귀 ( multinomial logistic regression ) 또는 분화 로지스틱 회귀 ( polytomous logistic regression ) 라고 하고 복수의 범주이면서 순서가 존재하면 서수 로지스틱 회귀 ( ordinal logistic reg
A 시간차 학습 이론 편향 - 분산 트레이드오프 Computational learning theory Empirical risk minimization PAC learning Statistical learning VC theory v. d. e. h 로지스틱 회귀 ( 영어 : logistic regression ) 는 D. R. Cox가 1958년 [ 1 ] 에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법이다. 로지스틱 회귀의 목적은 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하는 것이다. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 선형 회귀 분석과 유사하다. 하지만 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과는 다르게 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터
istic regression ) 또는 분화 로지스틱 회귀 ( polytomous logistic regression ) 라고 하고 복수의 범주이면서 순서가 존재하면 서수 로지스틱 회귀 ( ordinal logistic regression ) 라고 한다. [ 2 ] 로지스틱 회귀 분석은 의료, 통신, 데이터마이닝과 같은 다양한 분야에서 분류 및 예측을 위한 모델로서 폭넓게 사용되고 있다. 목차 1 기초 2 로지스틱 함수 2. 1 식 2. 2 수식 유도 2. 2. 1 가정 2. 2. 1. 1 독립 변수 2. 2. 1. 2 종속 변수 2. 2. 1. 3 선형 예측 변수 2. 2. 1. 4 로지스틱 함수 유도 3 형식적 수학 모델 3. 1 잠재변수 모델 ( latent - variable ) 3. 2 이중 ( two - way ) 잠재변수 모델 3. 3 로그
스틱 회귀 ( mized logit ) 같이 보기 [ 편집 ] 시그모이드 함수 Discrete choice Jarrow - Turnbull model Limited dependent variable Multinomial logit model Hosmer - Lemeshow test Brier score MLPACK - contains a C implementation of logistic regression 더 읽기 [ 편집 ] Agresti, Alan. ( 2002 ). 《 Categorical Data Analysis 》. New York : Wiley - Interscience. ISBN 0 - 471 - 36093 - 7. Amemiya, T. ( 1985 ). 《 Advanced Econometrics 》. Harvard University Press. ISBN 0 - 674 - 00560 - 0. Balakrishnan, N. (
yd에 의해 로지스틱 회귀를 기반으로 개발 되었다. [ 6 ] 많은 다른 의학 척도 또한 환자의 심각성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀를 이용해서 개발되었다. [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 로지스틱 회귀는 관찰된 환자의 특성 ( 나이, 성별, 피검사 결과 등 ) [ 10 ] [ 11 ] 을 기반으로 환자의 특정 병 감염 여부를 예측한다. 확장 [ 편집 ] 확장된 로지스틱 회귀의 종류는 다양하다. 다항형 로지스틱 회귀 ( multinomial logistic regression ) 순서형 로지스틱 회귀 ( ordred logistic regression ) 혼합형 로지스틱 회귀 ( mized logit ) 같이 보기 [ 편집 ] 시그모이드 함수 Discrete choice Jarrow - Turnbull model Limited dependent variable Multin
수 있다. 이항형 로지스틱 회귀 ( binomial logistic regression ) 의 경우 종속 변수의 결과가 ( 성공, 실패 ) 와 같이 2개의 카테고리가 존재하는 것을 의미하며 다항형 로지스틱 회귀는 종속형 변수가 ( 맑음, 흐림, 비 ) 와 같이 2개 이상의 카테고리로 분류되는 것을 가리킨다. 이항형 로지스틱의 회귀 분석에서 2개의 카테고리는 0과 1로 나타내어지고 각각의 카테고리로 분류될 확률의 합은 1이 된다. 로지스틱 회귀는 일반적인 선형 모델 ( generalized linear model ) 의 특수한 경우로 볼 수 있으므로 선형 회귀와 유사하다. 하지만, 로지스틱 회귀의 모델은 종속 변수와 독립 변수 사이의 관계에 있어서 선형 모델과 차이점을 지니고 있다. 첫 번째 차이점은 이항형인 데이터에 적용하였을 때 종속
이는 독립 변수 x가 주어졌을 때 종속 변수가 1의 범주에 속할 확률을 의미한다. 즉, p ( y = 1 | x ) { [UNK] displaystyle { p ( y = 1 | x ) } } 를 의미한다. 로지스틱 함수는 로짓 변환을 통해 만들어지고, 그 형태는 다음과 같다. logistic function = e beta [UNK] X i 1 e beta [UNK] X i { [UNK] displaystyle { [UNK] text { logistic function } } = { [UNK] frac { e ^ { [UNK] beta [UNK] centerdot X - { i } } } { 1e ^ { [UNK] beta [UNK] centerdot X - { i } } } } } 수식 유도 [ 편집 ] 가정 [ 편집 ] N개의 관찰된 데이터 요소의 연속된 숫자가 존재한다고 가정하면, 각 데이터 요소는 m개
P r ( Y i = y i | x 1, i,..., x m, i ) = p i y i ( 1 - p i ) ( 1 - y i ) { [UNK] displaystyle Pr ( Y - { i } = y - { i } | x - { 1, i },..., x - { m, i } ) = p - { i } ^ { y - { i } } ( 1 - p - { i } ) ^ { ( 1 - y - { i } ) } } 확률 질량 함수를 다른 표현으로 적은 것으로, 그것은 3번의 식 두 개를 한번에 표현한 것이다. 선형 예측 변수 [ 편집 ] 로지스틱 회귀의 기본적인 접근은 이미 개발되어 있는 선형 회귀의 방식을 사용하는 것이다. 즉, 독립 변수의 선형 결합과 회귀 계수에 관한 선형 예측 함수에서 비롯되었다. 선형 예측
연속 변수 ( 수입, 나이, 혈압 ) 또는 이산 변수 ( 성별, 인종 ) 로 구분된다. 만약, 특정 이산 변수 값의 후보가 2개 이상이 존재한다면 일반적으로 해당 후보들을 임시 변수로 변환하여 로지스틱 회귀를 수행한다. 즉, 구분된 독립 변수들이 각각'0'또는'1'의 값을 갖도록 변환한다.'0'은 해당 변수가 특정 값을 지니지 않음으로 의미하고'1'은 해당 변수가 주어진 값과 동일하다는 것을 의미한다. 예를 들어, 혈액형의 종류는 4가지 ( A, B, AB, O ) 가 있는데 이를 로지스틱 회귀를 수행하기 위해서 데이터 변환을 하면 4가지 혈액형 중에 특정 사람의 혈액형과 같은 값만'1'이 되고 나머지는'0'의 값을 지닌다. 즉, A형인 사람의 데이터는 ( 1, 0, 0, 0
마음대로 고를 수 있고, 때때로 오차 변수 분포의 매개변수 변화량을 상쇄시키는데 사용될 수 있음을 명심해야 한다. 예를 들어, 0이 아닌 위치 매개변수 [UNK] ( 평균값 ) 를 가지는 로지스틱 오차 변수 분포는 절편계수에 [UNK] 더하면 위치 매개변수가 0인 분포와 동등해진다. 두 경우 모두 설명 변수의 설정과는 관계없이 같은 Y i [UNK] { [UNK] displaystyle Y - { i } ^ { * } } 값을 낳는다. 마찬가지로 임의의 축척 매개변수 s는 축척 매개변수를 1로 설정한 뒤 모든 회귀 계수를 s로 나눈 것과 동등한 효과를 나타낸다. 후자의 경우, Y i [UNK] { [UNK] displaystyle Y - { i } ^ { * } } 의 결과값이 모든 설명변수들의 조합에 대해 이전보다 s배만큼 작아진다 -
로지스틱 회귀(영어: logistic regression)는 영국의 통계학자인 D. R. Cox가 1958년에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법이다. 로지스틱 회귀의 목적은 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하는 것이다. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 선형 회귀 분석과 유사하다. 하지만 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과는 다르게 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 일종의 분류 (classification) 기법으로도 볼 수 있다. 흔히 로지스틱 회귀는 종속변수가 이항형 문제(즉, 유효한 범주의 개수가 두개인 경우)를 지칭할 때 사용된다. 이외에, 두 개 이상의 범주를 가지는 문제가 대상인 경우엔 다항 로지스틱 회귀 (multinomial logistic regression) 또는 분화 로지스틱 회귀 (polytomous logistic regression)라고 하고 복수의 범주이면서 순서가 존재하면 서수 로지스틱 회귀 (ordinal logistic regression) 라고 한다. 로지스틱 회귀 분석은 의료, 통신, 데이터마이닝과 같은 다양한 분야에서 분류 및 예측을 위한 모델로서 폭넓게 사용되고 있다.