안녕하세요. 김성훈 교수님의 머신러닝 강의를 듣고 있던 도중 의문이 생겼습니다.
Logistic Regression에 관한 문제입니다.
결론부터 말하면, Logistic Regression이 Linear Regression보다 우월하게 동작하는 예제를 보고 싶습니다.
그리고 제 코드의 구현이 틀렸는지도 추가로 여쭤보고 싶습니다.
Linear Regression이 Binary Classification에 적합하지 않은 이유로 두 가지가 제시되었습니다.
1. outlier가 들어왔을 때 기울기가 크게 변해서 잘못된 결과를 낸다.
2. 출력이 0과 1로 고정되어있는데 Linear Regression의 경우 실수 전체가 출력이 된다.
따라서 "outlier에 영향을 적게 받으면서 출력을 0과 1 사이로 고정하기 위해 제안된 모델이 Logistic Regression이다."라고 이해했습니다.
