1. 개요(출처 : 위키백과) 로지스틱 회귀(영어: logistic regression)는 영국의 통계학자인 D. R. Cox가 1958년[1]에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법이다. 로지스틱 회귀의 목적은 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하는 것이다. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 선형 회귀 분석과 유사하다. 하지만 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과는 다르게 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 일종의 분류 (classificat..

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회귀 분석개념 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 기계 학습과데이터 마이닝 독립변수 1개와 종속변수 1개를 가진 선형회귀의 예 통계학에서, 회귀 분석(回歸分析, 영어: regression analysis)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이다. 회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향, 가설적 실험, 인과 관계의 모델링등의 통계적 예측에 이용될 수 있다. 그러나 많은 경우 가정이 맞는지 아닌지 적절하게 밝혀지지 않은 채로 이용되어 그 결과가 오용되는 경우도 있다. 특히 통계 소프트웨어의 발달로 분석이 용이해져서 결과를 쉽게 얻을 수 있지만 분석 방법의 선택이 적절했는지 또한 정보 분석이 정확한지 판단하는 것은 연구자에 달려 있다. 전개[..

의사결정 모형은 분류기법중 나무 구조(Tree)로 도표화하여 분류와 예측을 수행하는 분석 방법으로 분석과정이 직관적이고 이해하기 쉬운특징이 있다. 이 모형은 머신러닝중에서 Supervised Learning 방식으로 선형, 이산형에 공동으로 적용되고 있다. 데이터들의 속성을 기반으로 분할 기준을 판결하고, 분할 기준에 따라 트리 형태로 분기하여 모델링 데이터 분석 결과가 의사결정 나무의 분기점을 통해 시각적으로 확인할 수 있어 해석이 용이 - itwiki(출처) 개요 ㅁ 예측력과 해석력 - 고객의 유치방안을 예측하고자 하는 경우에는 예측력에 치중한다. - 신용평가 부적합평가시, 부적격 시유 설명을 위해 해석력에 치중한다. 의사결정나무의 결정규칙 불순도 측정 지표 의사결정나무를 위한 알고리즘 기출문제 기출..