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선형 회귀와 로지스틱 회귀의 본질적 구분

키워드'양(Amount)' 인가, '종류(Category)' 인가.선형 회귀와 로지스틱 회귀의 본질적 구분종종 "선형 회귀는 값을 찾고, 로지스틱 회귀는 확률을 찾는다"고 설명되지만, 이는 표면적인 결과물에 초점을 맞춘 설명입니다. 선형 회귀 역시 내부적으로 확률적 추정(최대 우도 추정)을 거치며, 로지스틱 회귀의 최종 목적 역시 확률을 바탕으로 종류를 '결정'하는 데 있습니다.두 모델을 구분하는 진정한 본질은 예측하고자 하는 대상(Y)의 성격과 그 이면에 깔린 통계적 가정에 있습니다.1. 실무적 관점: 종속 변수(Y)의 성질데이터 분석과 문제 정의 단계에서 두 모델을 가르는 가장 명확한 기준은 도출하려는 Y가 '양(Amount)' 인가, '종류(Category)' 인가 하는 점입니다.1.1 양 (연속형..
Data Science 2026. 5. 27. 22:37
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