파이썬으로 logistic regression 구현하기
서론
로지스틱 회귀는 분류 문제에 많이 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터가 어느 클래스에 속할 확률을 예측하는 모델로 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 파이썬으로 로지스틱 회귀를 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
본론
- 데이터 전처리
- 필요한 라이브러리를 import합니다.
- 데이터를 불러옵니다.
- 입력 변수와 출력 변수를 나눕니다.
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데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다.
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로지스틱 회귀 모델 생성
- 모델의 클래스를 정의합니다.
- 초기화 함수를 구현합니다.
- 모델 학습을 위한 경사 하강법을 적용합니다.
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예측 함수를 정의합니다.
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모델 훈련
- 정의한 모델을 사용하여 훈련 데이터에 대해 학습합니다.
- 손실 함수를 정의하고 경사 하강법을 적용하여 모델을 최적화합니다.
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훈련 데이터에 대한 예측 결과를 확인합니다.
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모델 평가
- 테스트 데이터에 대한 예측 결과를 확인합니다.
- 정확도, 정밀도, 재현율 등의 평가 지표로 모델을 평가합니다.
결론
이번 포스팅에서는 파이썬으로 로지스틱 회귀를 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 전처리, 모델 생성, 모델 훈련, 모델 평가 등의 단계를 거쳐 로지스틱 회귀를 완성했습니다. 이를 통해 분류 문제를 해결하는데 로지스틱 회귀를 사용할 수 있습니다. 파이썬을 통해 다양한 머신러닝 알고리즘을 구현하고 활용하는 것은 데이터 분석의 중요한 역량이며, 로지스틱 회귀를 이해하는 것은 이를 위한 핵심입니다.