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Coding Diary.

(Machine Learning) 로지스틱 회귀 결정 경계

저번 글에서 로지스틱 회귀를 하기 위해서는 가설 함수에 대하여 최적의 theta값을 찾아내야 한다고 하였습니다. 가설 함수의 결곽값은 주어진 데이터 x가 특정 분류(분류1)일 확률을 리턴합니다. 그렇기 때문에 h의 결괏값이 0.5 이상이면 1로, 0.5면 0으로 분류했었습니다. 1. 속성이 하나일 때 예를 들어 공부 시간으로 시험을 통과했는지 탈락했는지 예측하고 싶다고 해봅시다. 그럼 속성이 하나니까 아래와 같은 가설 함수가 있습니다. 이렇게 x에 100시간을 넣어서 0.9가 나오면 100시간 공부한 학생이 시험을 통과할 확률은 90%인 거고, x에 40시간을 넣어서 0.4가 나오면 40시간 공부한 학생이 시험을 통과할 확률은 40%라고 해석할 수 있습니다. 그렇기 떄문에 가설 함수의 아웃풋이 0.5인 ..
Coding/Machine Learning 2023. 9. 12. 14:36
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