glm()1 [data mining] 지도학습 #1_로지스틱 회귀(logistic regression)_R 0. 정의 및 종류 Logistic regression(로지스틱 회귀) : 새로운 설명변수의 값이 주어질 때 반응변수의 각 범주(집단)에 속할 확률이 얼마인지 예측하거나, 추정확률의 기준치에 따라 분류의 목적으로 사용하는 모델. 단, 반응변수는 범주형이며, 모형의 적합을 통해 추정된 확률을 사후확률이라고 한다. (반응변수의 범주가 3개 이상 => 다범주(다중) 로지스틱 회귀모형 반응변수의 범주가 순서적인 경우 => 순서형 로지스틱 회귀모형) 1. 모형 해석 - odds의 관점에서 해석할 수 있다. 이를 iris 자료를 통해 살펴보면 다음과 같다. 2. 예제 2-1. iris의 setosa와 versicolor로만 이분형 로지스틱 회귀 적용 시 모형 생성 및 분류, 예측, 시각화 ## binomial lo.. 2023. 1. 21. 이전 1 다음
