어제는 선형회귀(linear regression)코드를 분석했는데 다중선형회귀(multi-variable linear regrssion)는 거기에 변수값이 여러개가 된다는거 말고는 single-variable linear regrssion와 비슷했다.
오늘 분석할 코드는 논리회귀! 이항논리회귀(Binary logistic regression)와 다항논리회귀(Multinomial logistic regression)가 있는데 이 부분도 결과값이 여러개여서 사용하는 함수가 Sigmoid function인지 softmax function인지 달라질 뿐 맥락은 비슷하다.
(추가로 다항논리회귀엔 변수값이 많아져서 컴퓨터가 보기 이쁘게 하는 작업인 One-hot encoding이 있다)
그냥 간단하게 선형회귀는 변수값(x)이 많아지는 거고 논리회귀는 결과값(y)이 많아지는 거다 생각하면 될 거 같다.
(논리회귀에서 변수값 많은건 기본;;)
그러면 2주 차 숙제를 하면서 코드를 분석해 보겠다!
https://colab.research.google.com/drive/19-xWa3An5LG5W5e7eTIXnYPWDsFDtNIV?usp=sharing
머신러닝 2주차 숙제.ipynb
Colaboratory notebook
colab.research.google.com
T스토리에 매번 코드를 옮기고 해석하기가 어려워서 코랩에서 바로 분석을 해봤다.
이항논리회귀 그래프를 그리고 싶었는데,, 2시간을 투자했는데 방법은 찾지 못했다,,
다음 진도를 위해 나중에 구현해보기로 하고 딥러닝 수업 들으러 GO GO!
케라스 측정 항목 링크!
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/metrics
Module: tf.keras.metrics | TensorFlow Core v2.7.0
Public API for tf.keras.metrics namespace.
www.tensorflow.org
구글링 중 찾아낸 건데 너무 고급 단계인가,, 어렵다 ㅠ
5. 로지스틱 회귀분석(R Code)
##### 5. 로지스틱 회귀분석(R Code) 로지스틱 회귀분석도 결국은 회귀분석이기에 돌리는 방법은 비슷하지만 일반적인 회귀분석보다는 좀 까다롭습니다. 데이터는 역시 ...
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