로지스틱 회귀 이해 1. 문제 정의 1.1. 데이터 세트 로지스틱 회귀에 대한 이해를 돕기 위하여 다음과 같이 두 종류의 데이터 세트를 준비하고 설명을 진행합니다. Dataset-A: x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ] , y = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ] x=\left[ 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 \right] , \quad y=[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1] x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 1 0 ] , y = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ] Dataset-B: x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ] , y = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 ] x=\left[ 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 \right] ,\quad y=[0,0,0,0,1,0,1,1,1,1] x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 1 0 ] , y = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 ] 위에서 x x x 는 독립 변수이고 y y y 는 종속 변수입니다. y y y 는 0 0 0 또는 1 1 1 을 값으로 가집니다. 위 그래프에 나타나 있듯이 Dataset-A에서는 x x x 축의 특정 값을 기준으로 y y y 가 0 0 0 인 경우와 1 1 1 인 경우로 명확하게 나누어지고 Dataset-B에서는 x x x 축의 일정 구간에서 y y y 가 0 0 0 인 경우와 1 1 1 인 경우가 서로 섞여 있다는 것을 알 수 있습니다. 1.2. 해결 과정 문제 해결 과정을 아래의 단계로 구분할 수 있습니다. 데이터 세트의 특성을 잘 나타내는 모델 함수(hypothesis)를 찾습...