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co-code 님의 블로그
이진 분류
로지스틱 회귀모델의 이름은 회귀 모델이지만 결과는 분류0과 1 사이의 값(실수)을 예측0.5보다 큰 경우 1 출력0.5보다 작은 경우 0 출력종속 변수가 범주형인 경우 적용하는 회귀 분석 방식종속 변수 y를 직접 모델링 하지 않고 y가 특정 범주에 속하는 확률을 모델링parameter(매개변수)penalty기본값 : L2L1 : LassoL2 : Ridgeelasticnet : ElasticNetNone : 규제 없음(선형 회귀)C 기본값 : 1.0규제 강도의 역수작을수록 규제 강도 큼(과적합 방지)클수록 규제 강도 작음(유연)class_weight기본값 : None클래스의 불균형을 처리'balanced' : 클래스의 빈도에 반비례하게 가중치를 부여dict형 데이터 : {클래스명 : 가중치,...} 특정..
python
2026. 5. 13. 19:00