로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 머신러닝에서 분류(Classification) 문제를 해결하기 위한 기본적인 알고리즘입니다. 1. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)란?로지스틱 회귀는 데이터를 0과 1로 분류하는 이진 분류(Binary Classification) 알고리즘입니다. 선형 회귀와 유사하지만, 예측 값이 확률(0~1 사이 값)을 출력하도록 설계되었습니다. 1-1. 주요 특징입력 데이터에 선형 함수(가중치와 편향)를 적용.출력 값은 시그모이드 함수(Sigmoid Function)를 통해 확률로 변환.예: 이메일이 스팸인지 아닌지(1/0), 종양이 악성인지 양성인지(1/0).1-2. 시그모이드 함수σ(z)=1/(1+e(−z))σ(z) = 1 / (1 + e^..
