로지스틱 회귀는 회귀가 아닌 분류 모델이다. 그와 다르게 선형 회귀 (Linear Regression) 는 범주형 변수를 예측하는 모델이다. 다중 선형 회귀는 선형적으로 표현된 관계를 잘 나타낼 수 있는 회귀계수를 데이터로부터 추정하는 모델이다. 회귀 계수는 기울기와 절편, 모델을 찾는 파라미터 값이었다. 로지스틱 회귀를 위한 이진분류와 다중분류를 알아보고 분류 모델인 로지스틱 회귀도 다중 회귀를 위한 선형 방정식이기에 확률 값 (0부터 1까지)값으로 출력해야 한다. 이를 도와주는 activation function 이 sigmoid function 이다. 여기서 z 는 입력값이라 하면 z 값이 음의 무한대, 양의 무한대로 가까워져도 [0, 1] 사이의 값을 갖는다.이진 분류일 경우엔 0.5보다 크면..