기고글 토론 "데이터 과학 및 기계 학습(파트 02): 로지스틱 회귀"

새 코멘트
 

새로운 기고글 데이터 과학 및 기계 학습(파트 02): 로지스틱 회귀 가 게재되었습니다:

데이터 분류는 알고리즘 트레이더와 프로그래머에게 중요합니다. 이 기사에서 우리는 예 또는 아니오, 상방 또는 하방, 매수 또는 매도를 식별하는 데 도움이 될 수 있는 분류 로지스틱 알고리즘 중 하나에 초점을 맞출 것입니다.

선형 모델은 로지스틱 함수(sigmoid/p) =1/1+e^t로 전달됩니다. 여기서 t는 0과 1 사이의 값인 선형 모델 결과입니다. 이것은 클래스에 속하는 데이터 포인트의 확률을 나타냅니다.

선형 모델의 y를 종속으로 사용하는 대신 해당 기능은 " p"로 표시되며 종속으로 사용됩니다.

p = 1/1+e^-(c+m1x1+m2x2+....+mnxn) , 여러 값의 경우

앞서 말했듯이 시그모이드 곡선은 무한대 값을 이진 형식의 출력(0 또는 1)으로 변환하는 것을 목표로 합니다. 그러나 0.8에 데이터 포인트가 있는 경우 값이 0인지 1인지 어떻게 결정할 수 있을까요? 이 부분이 임계값이 작용할 부분입니다.

로지스틱 회귀 S자형 임계값

임계값은 이기거나 지는 확률을 나타내며 0.5(0과 1의 중심)에 있습니다.

0.5보다 크거나 같은 값은 1로 반올림되어 승자로 간주되는 반면 0.5 미만의 값은 0으로 반올림되어 이 시점에서 패자로 간주됩니다. 이제 선형과 로지스틱회귀의 차이입니다.

작성자: Omega J Msigwa

새 코멘트