로지스틱 회귀

로지스틱 회귀 (Logistic Regression)는 통계학에서 분류 문제를 해결하기 위해 사용되는 예측 분석 알고리즘입니다. 선형 회귀와 유사하지만, 종속 변수가 범주형 데이터를 가질 때 사용된다는 점에서 차이가 있습니다. 즉, 결과값이 '예/아니오', '성공/실패', '0/1'과 같이 두 가지 범주 중 하나로 나타나는 이진 분류 문제에 주로 활용됩니다. 다중 분류 문제에도 적용 가능하지만, 이 경우에는 소프트맥스 회귀(softmax regression) 등의 변형된 형태가 사용됩니다.

로지스틱 회귀는 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 로지스틱 함수 (sigmoid function)를 통해 모델링합니다. 로지스틱 함수는 입력값을 0과 1 사이의 확률 값으로 변환하여, 특정 사건이 발생할 확률을 예측하는 데 유용합니다. 이 확률 값을 기준으로 분류 경계를 설정하여 데이터를 분류합니다. 예를 들어, 확률이 0.5 이상이면 '1'로 분류하고, 0.5 미만이면 '0'으로 분류하는 방식입니다.

로지스틱 회귀 모델은 최대우도법 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)과 같은 방법을 사용하여 학습됩니다. MLE는 관측된 데이터로부터 모델 파라미터의 가능도 (likelihood)를 최대화하는 값을 찾는 방법입니다. 모델의 성능은 다양한 평가 지표를 통해 측정할 수 있으며, 대표적인 지표로는 정확도 (accuracy), 정밀도 (precision), 재현율 (recall), F1 점수 (F1-score), AUC (Area Under the Curve) 등이 있습니다.

로지스틱 회귀는 비교적 간단하면서도 해석이 용이하여 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 특정 질병 발병 여부를 예측하는 데 사용될 수 있으며, 금융 분야에서는 대출 신청자의 신용 위험도를 평가하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 마케팅 분야에서는 고객의 구매 가능성을 예측하여 타겟 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.