머신러닝에서 로지스틱 회귀란 샘플이 특정 클래스에 속할 확률을 추정하는 데 널리 사용됩니다  이진 분류기는 추정 확률이 50%가 넘으면 모델은 해당 샘플을 True 50%를 넘지 못하면 False 로 만듭니다. 로지스틱 회귀을 사용하는 목적로지스틱 회귀의 주된 목적은 이진 분류입니다. 예를들어 이메일이 스팸인지 아닌지, 환자가 특정 질병에 걸릴 확률이 있는지 등을 예측할 수 있습니다. 이때 알 수 있는 것은 로지스틱 회귀는 회귀 알고리즘이만 분류에서도 회귀 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.로지스틱 함수란로지스틱 회귀는 로지스틱 함수(또는 시그모이드 함수)를 사용하여 입력값을 0과 1 사이의 확률로 변환합니다. 다음은 t의 값에 따라서 데이터가 해당 클래스에 속할 확률을 나타내는 그래프입..