로지스틱 회귀로 예측 정확도 높이기
로지스틱 회귀는 데이터에서 이진 분류 문제를 해결하는 데 효과적인 지도 학습 알고리즘입니다. 이 방법은 종속 변수가 범주형일 때 사용되며, 확률을 예측하여 결과를 해석하는 데 강점을 보입니다. 로지스틱 회귀의 주요 목표는 예측 정확도를 높이는 것으로, 이를 위해 변수 선택 및 모델 평가 기법이 중요합니다. 다양한 정규화 기법을 통해 과적합을 방지하고 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 본 포스팅에서는 로지스틱 회귀의 기본 개념과 함께 예측 정확도를 높이는 전략을 다룰 것입니다.
