Python의 로지스틱 회귀 모델에 대한 자세한 설명

Python의 로지스틱 회귀 모델에 대한 자세한 설명

로지스틱 회귀는 분류 문제에 널리 사용되는 기계 학습 알고리즘으로 입력 데이터와 해당 레이블을 연결하여 새로운 데이터를 분류하기 위한 예측을 달성할 수 있습니다. Python에서는 로지스틱 회귀가 일반적으로 사용되는 분류 알고리즘입니다. 이번 글에서는 로지스틱 회귀모형의 원리와 활용에 대해 자세히 소개하겠습니다.

로지스틱 회귀의 원리

로지스틱 회귀는 일반적으로 데이터가 속하는 범주를 예측하는 데 사용되는 고전적인 이진 분류 알고리즘입니다. 출력 결과는 표본이 특정 클래스에 속할 확률을 나타내는 확률 값으로, 일반적으로 0과 1 사이의 실수입니다. 로지스틱 회귀의 핵심은 선형 함수를 통해 입력 데이터와 매개 변수를 예측하고 시그모이드 함수를 통해 확률 매핑을 수행하여 분류 결과를 출력하는 선형 분류기입니다.

로지스틱 회귀 모델의 가설 함수는 다음과 같이 정의됩니다.

$$h_{ heta}(x)= rac{1}{1+e^{- heta^Tx}}$$

where, $ heta$는 모델 매개변수 벡터이고, $x$는 입력 데이터 벡터입니다. $h_{ heta}(x)geq0.5$이면 샘플은 양성 클래스로 예측되고, 그렇지 않으면 샘플은 음성 클래스로 예측됩니다.

로지스틱 회귀 모델의 손실 함수는 모델이 훈련 데이터에 얼마나 잘 맞는지를 나타내는 로그 손실 함수입니다.

$$J( heta)=- rac{1}{m} sum_{i=1} ^{m}{[y^{(i)}log{h_{헤타}(x^{(i)})}+(1-y^{(i)})log(1 -h_{ heta}( x^{(i)}))]}$$

여기서 $y^{(i)}$는 샘플 $i$, $x^{(i)}의 실제 레이블입니다. $는 샘플 $i$ 특징 벡터이고, $m$은 샘플의 총 개수입니다.

로지스틱 회귀 모델의 학습 과정은 손실 함수를 최소화하여 모델 매개변수 $heta$를 해결하는 과정입니다. 일반적으로 사용되는 최적화 알고리즘에는 경사하강법, 뉴턴법 등이 있습니다.

Python에서 로지스틱 회귀 모델 구현

Python에서는 Scikit-Learn 라이브러리를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 구축할 수 있습니다. Scikit-Learn은 Python에서 일반적으로 사용되는 기계 학습 라이브러리로, 기능 전처리, 모델 선택, 평가 및 최적화와 같은 사용자 작업을 용이하게 하는 풍부한 알고리즘과 도구를 제공합니다.

먼저 관련 라이브러리와 데이터세트를 가져와야 합니다. 예:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import metrics
from sklearn.datasets import load_iris
 
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

다음으로 데이터세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

그런 다음 훈련과 예측에 로지스틱 회귀 모델을 사용할 수 있습니다.

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)

마지막으로 혼동행렬, 정확도 등의 지표를 통해 모델 성능을 평가할 수 있습니다.

cnf_matrix = metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cnf_matrix)
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

Summary

로지스틱 회귀는 이진 분류 문제를 효과적으로 예측할 수 있는 일반적으로 사용되는 분류 알고리즘입니다. Python에서는 Scikit-Learn 라이브러리를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 구축하고 훈련할 수 있습니다. 그러나 실제 적용에서는 모델의 성능과 견고성을 향상시키기 위해 기능을 전처리하고 선택해야 한다는 점에 유의해야 합니다.

위 내용은 Python의 로지스틱 회귀 모델에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!