로지스틱 회귀

Python으로 배우는 예측 분석 입문

Nele Verbiest, Ph.D

Data Scientist @PythonPredictions

로지스틱 회귀: 직관

로지스틱 회귀: 로짓 함수

$a*age + b$의 출력은 실수
0 또는 1을 예측하고자 함
로짓 함수가 $a*age + b$를 확률로 변환

Python에서의 로지스틱 회귀

from sklearn import linear_model

logreg = linear_model.LogisticRegression()

X = basetable[["age"]]

y = basetable[["target"]]

logreg.fit(X,y)

print(logreg.coef_)

[[ 0.02449202]]

print(logreg.intercept_)

[-4.3299131]

다변량 로지스틱 회귀

단변량: $ax + b$

다변량: $a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n + b$

X = basetable[["age","max_gift","income_low"]]

y = basetable[["target"]]

logreg.fit(X,y)

print(logreg.coef_)

[[ 0.0243308   0.03906065 -0.76793773]]

print(logreg.intercept_)

[-8.80643545]

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 예측 분석 입문