1. 로지스틱 회귀의 기본 개념목적: 로지스틱 회귀는 입력 변수(독립 변수)를 사용하여 종속 변수(결과)가 특정 클래스(0 또는 1)에 속할 확률을 예측하는 것이다.출력: 로지스틱 회귀는 특정 사건이 발생할 확률, 즉 종속 변수가 1이 될 확률을 출력한다. 이 확률을 사용해 종속 변수를 0 또는 1로 분류한다.2. 로지스틱 회귀의 수학적 배경로지스틱 회귀의 핵심은 **시그모이드 함수(Sigmoid Function)**를 사용하는 것이다. 시그모이드 함수는 입력된 값이 어떤 범위에 있더라도 0과 1 사이의 값으로 변환해준다.시그모이드 함수:여기서 z는 선형 회귀식으로 표현된다:즉, 로지스틱 회귀에서 예측 확률은 다음과 같이 표현된다:3. 로지스틱 회귀의 해석계수 해석: 각 독립 변수의 계수 βi\beta_..
