*해당 포스팅은 핸즈온 머신러닝(2판) 교재를 공부하며 작성한 글입니다. 안녕하세요! 오늘은 머신러닝의 로지스틱 회귀에 대해 알아보겠습니다. 1. 로지스틱 회귀란? 2. 로지스틱 회귀의 비용 함수 3. 로지스틱 회귀를 이용한 분류 실습 1. 로지스틱 회귀란? 로지스틱 회귀는 샘플이 특정 클래스에 속할 확률을 추정되는 데 사용됩니다. 추정 확률이 50%가 넘으면 모델은 그 샘플이 해당 클래스에 속한다고 예측하고 아니면 클래스에 속하지 않는다고 예측합니다. 이진 분류기라고 불리는 로지스틱 회귀는 실제로 분류에 많이 사용됩니다. 로지스틱 회귀는 시그모이드 함수를 기반으로 합니다. 시그모이드 함수는 0에서 1 사이의 값만 가집니다. y값이 0.5미만일 때는 0(음성 클래스)라고 예측하고 0.5 이상일 때는 1(..