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▶딥러닝 로지스틱 회귀 우선 로지스틱에 대해 알아보고 코드를 살펴봅시다. ▷선형회귀 vs 로지스틱 회귀 션형 회귀도 로지스틱 회귀 모두 지도학습으로 학습 데이터로부터 x → y의 관계를 설명하는 함수(f)를 찾습니다. 둘의 차이점은 선형 회귀는 출력 변수가 연속형, 로지스틱 회귀는 출력 변수가 범주형이라는 것입니다. 선형회귀와 로지스틱 회귀는 공톡적으로 y값을 잘 예측하는 선형식을 찾는 것이 목표이지만, 이때 로지스틱 회귀는 선형식 중에서도 class1과 class2를 구별하기 위한 판별식을 찾아 새로운 관측치가 왔을 때 이를 기존 범주 중 하나로 예측하게 됩니다. ▷로지스틱 회귀모델의 필요성 나이에 따른 혈압 데이터를 예시로 들어보겠습니다. 만약 위 데이터를 선형 회귀 모델로 만들게 된다면 나이에 따른..