Logistic Regression (2) 썸네일형 리스트형 5. TensorFlow 2.x - Logistic Regression 예제 참고: https://youtu.be/eOFShZfAsNQ?si=sbaQZBlrXOpip8aa 앞의 글에서 배운 Logistic Regression 이론은 상부 그림과 같다. 테스트 데이터를 통해 선형회귀식을 구하고 이 결과를 sigmoid 함수에 넣어서 그 확률을 테스트 데이터의 정답과 비교해서 그 오차를 줄여나가는 방식이다.이것을 Keras 에서는 아래 그림과 같이 구현한다. 그림에서 보듯이 실제 계산은 노란색 원형부분에서 다 하지만, 앞에 flatten하는 부분이 필요하다. 그럼 이를 코드로 만들어 보자. 여기서는 google colab에서 동작하였고, 샘플 데이터는 링크에서 받을 수 있다. (본인 컴퓨터에서 해도 아무 문제없다.) 입력 데이터는 피마 인디언 부족의 당뇨병 발병 여부를 조사한 데이터.. 4. TensorFlow 2.x - Logistic Regression / Classification 이론 참고: https://youtu.be/ZKHw95q4ZOA?si=4QpayxroTsjco-Zf 바로 전 글은 선형 회귀를 주제로 하였다. 이는 데이터를 입력하였을 때 추론하는 결과값이 어떤 숫자로 나타나게 된다. 반면에 그 값이 의미하는 바가 무엇인지만 알고 싶은 경우에 사용하는 것이 분류하는 논리 회귀이다. "그래서 합격이야? 불합격이야?" (물론, 이것만이 분류에 해당하지 않는다. 강아지냐, 고양이냐, 송아지냐 등을 나누는 것도 분류이지만 여기서는 논리회귀만 보자.)논리 회귀는 위와 같은 방법을 적용해서 판단한다. 선형 회귀처럼 테스트 데이터로 판별 근거를 학습하면서 선형 회귀선을 구한다.그리고 이 회귀선의 위/아래, 오른쪽/왼쪽 등으로 나누어 참/거짓으로 분류하는 방식이다. 이론적인 면을 좀더 살펴.. 이전 1 다음
