로지스틱 회귀: 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 구하고, 그 확률에 따라 데이터를 분류하여 예측
활성 함수: 시그모이드, 탄에이치 등
구조: 선형 계층 함수 직후에 시그모이드 함수를 넣어주면 확률 도출
학습: y와 y_hat 비교하여 손실 값 계산 -> 손실 함수는 이진 크로스엔트로피 사용
실습:
데이터: 30개의 속성을 가진 환자 데이터 -> 유방암 여부가 class라는 속성에 저장되어 있음
페어플롯 통해 적절해 보이는 속성 추철
epoch, rate, interval 설정
model 클래스 따로 설정 -> dimension을 상속받게 하고, linear를 수행하여 리턴하도록 함
만들어진 클래스 이용하여 model 생성
BCE 손실 함수 정의
학습 진행
결과 확인