로지스틱 회귀와 확률
Python으로 배우는 선형 분류기
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
로지스틱 회귀 확률
정규화 없음 $(C=10^8)$:
로지스틱 회귀 확률
정규화 없음 $(C=10^8)$:
- 모델 계수:
[[1.55 1.57]] - 모델 절편:
[-0.64]
로지스틱 회귀 확률
정규화 없음 $(C=10^8)$:
- 모델 계수:
[[1.55 1.57]] - 모델 절편:
[-0.64]
정규화 있음 $(C=1)$:
- 모델 계수:
[[0.45 0.64]] - 모델 절편:
[-0.26]
이 확률은 어떻게 계산되나요?
- 로지스틱 회귀 예측: 원시 모델 출력의 부호
- 로지스틱 회귀 확률: 원시 모델 출력을 "압축"한 값
