로지스틱 회귀에 대해 설명하기 전 일단 시그모이드 함수에 대해서 알아보자. 시그모이드 함수는 입력값이 크면 클수록 1이라는 값으로 수렴하고, 입력값이 작을수록 0이라는 값으로 수렴하는 함수이다. 또한 0부터 1까지의 값을 가지는 특성 때문에 시그모이드의 출력값은 확률로도 사용될 수 있고, 출력값이 0.5 이상일 경우에는 참, 0.5 이하일 경우에는 거짓이라고 분류하는 분류 모델로도 사용될 수 있다. 선형 회귀의 입력값(x), 출력값 및 로지스틱 회귀의 출력값에 따른 이진 분류 결과를 표로 정리하면 다음과 같다. [표] 선형 회귀 입력값(x) 선형 회귀 출력값(wx) 로지스틱 회귀 입력값(z) 로지스틱 회귀 출력값(y) 이진 분류 0.5 이상: O, 0.5 이하: X -2 -2 0.12 X -1.5 -1...
