로지스틱 회귀의 작동 방식

R 중급 회귀

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

제곱합은 적절하지 않음

sum((y_pred - y_actual) ^ 2)

y_actual은 항상 0 또는 1입니다.

y_pred는 0과 1 사이입니다.

제곱합보다 더 좋은 지표가 있습니다.

    y_pred * y_actual

    y_pred * y_actual + (1 - y_pred) * (1 - y_actual)

sum(y_pred * y_actual + (1 - y_pred) * (1 - y_actual))

y_actual = 1인 경우

y_pred * 1 + (1 - y_pred) * (1 - 1) = y_pred

y_actual = 0인 경우

y_pred * 0 + (1 - y_pred) * (1 - 0) = 1 - y_pred

log(y_pred) * y_actual + log(1 - y_pred) * (1 - y_actual)

두 식은 같은 값을 줍니다.

로그우도 최대화는 음의 로그우도 최소화와 같습니다.

-sum(log_likelihoods)

calc_neg_log_likelihood <- function(coeffs) {

  intercept <- coeffs[1]
  slope <- coeffs[2]

  # More calculation!

}

optim(
  par = ???,
  fn = ???
)

R 중급 회귀