로지스틱 회귀
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[Knime]프로젝트_4 로지스틱 회귀 모델 생성데이터 분석/빅데이터 프로젝트 2022. 5. 3. 23:25
더보기 3편 : https://ford.tistory.com/25 로지스틱 회귀 지난번 의사결정나무를 이용하여 모델을 학습시켜보았고, 이번에는 로지스틱 회귀 모델을 학습시켜보았다. 다중공선성 제거 로지스틱 회귀 분석의 조건 중 하나인 독립 변수은 모두 독립적인 데이터여야 한다는 점을 충족시키기 위해 다중공선성을 제거해야 한다. Knime 로지스틱 회귀 모델 학습 노드는 Regularization 옵션 조작을 통해서 정규화를 적용하여 다중공선성을 제거할 수 있고, 다른 방법으로는 VIF 노드를 이용하여 제거하는 방법이 있다. 나의 경우 VIF 노드를 이용해 다중공선성을 제거하였고, 이 과정에서 제거된 변수는 eeg_p3, eeg_p4, r이었다. 로지스틱 회귀 모델 학습 및 평가 위의 노드를 활용하여 모델..
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[이론] Study on Logistic Regression데이터 분석/빅데이터 프로젝트 2022. 4. 7. 19:47
출처 : https://www.kaggle.com/code/prashant111/logistic-regression-classifier-tutorial https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%84%A0%ED%98%95%EC%84%B1 1. 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression | Logit Regression) 이산 클래스 집합에 대한 예측을 할 때 사용하는 지도 학습 분류 알고리즘이다. 결과도 이산 값으로 출력된다. 2. 로지스틱 회귀분석 과정 ### 2-1. 선형 방정식 구현 예측에 사용되는 독립 변수가 하나일 경우 다음과 같이 일차 방정식으로 모델이 학습됩니다. z = β0 + β1x1 하나가 아닌 여러 독립 변수를 가지는 경우는 n차 방정식으로 모델이 학습됩니..