프로젝트/방법론명:

로지스틱 회귀

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

로지스틱 회귀는 종속 변수가 범주형인 경우에 사용되는 통계적 분석 방법으로, 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 설명하고 예측하는 데 사용됩니다.

추진/개발 주체:

통계학자 및 데이터 과학자들에 의해 개발 및 활용

추진 시기:

20세기 초반부터 발전

적용 분야:

의료, 금융, 마케팅, 사회과학 등 다양한 분야에서 이진 분류 문제 해결에 활용

핵심 내용 및 구성:

로지스틱 회귀는 독립 변수들의 선형 결합을 로짓 함수에 적용하여 결과를 확률로 변환합니다. 이 방법은 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation)을 통해 모델 파라미터를 추정하며, 결과는 0과 1 사이의 값으로 표현되어 특정 임계값을 기준으로 범주를 분류합니다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀와 달리 결과값이 범주형이므로, 종속 변수의 값이 특정 클래스에 속할 확률을 예측하는 데 적합합니다. 또한, 다중 로지스틱 회귀를 통해 다중 클래스 분류 문제도 처리할 수 있습니다. 이 방법론은 변수 선택, 모델 평가, 해석 용이성 등의 장점을 가지고 있어, 데이터 분석 및 머신러닝 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

성과 및 영향:

로지스틱 회귀는 다양한 산업에서 이진 분류 문제를 해결하는 데 기여하며, 특히 의료 분야에서는 질병 예측 모델로 활용되어 환자 치료 계획 수립에 중요한 역할을 합니다.

관련 사례:

신용 카드 사기 탐지, 고객 이탈 예측, 질병 발병 가능성 예측 등

이칭(alias):

로지스틱 회귀 분석, 로지스틱 회귀 모델

참고 정보:

로지스틱 회귀는 데이터 분석 및 머신러닝 교재와 온라인 강의에서 폭넓게 다루어지며, 관련 소프트웨어 패키지로는 Python의 scikit-learn, R의 glm 함수 등이 있습니다.