PyTorch 강의 7강 – 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 개념 및 손실함수

로지스틱 회귀는 분류 문제를 위한 강력한 도구로 사용되는 머신러닝 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 이름과는 다르게 회귀보다는 분류에 사용됩니다. 로지스틱 회귀는 주어진 입력 변수에 대해 이항 로지스틱 함수를 사용하여 확률을 예측하고, 이를 기반으로 분류를 수행합니다.

로지스틱 회귀의 개념

로지스틱 회귀는 선형 회귀 모델과 비슷하게 입력 변수와 가중치를 곱하여 선형조합을 만든 후, 이를 시그모이드 함수에 적용하여 0과 1사이의 값을 출력합니다. 이를 통해 입력 변수가 특정 클래스에 속할 확률을 예측할 수 있게 됩니다. 이러한 특성으로 인해 로지스틱 회귀는 이진 분류나 다항 분류에 적합한 알고리즘으로 널리 사용됩니다.

로지스틱 회귀의 손실함수

로지스틱 회귀의 손실함수로는 크로스 엔트로피 손실 함수(Cross-entropy Loss)가 일반적으로 사용됩니다. 이는 실제 클래스와 예측 클래스 사이의 차이를 계산하여 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 크로스 엔트로피 손실 함수는 양성 클래스와 음성 클래스에 대해 별도의 손실을 계산한 후 이를 더한 값으로 표현됩니다.

결론

로지스틱 회귀는 분류 문제에 유용한 알고리즘이며, 손실함수로 크로스 엔트로피 손실 함수를 사용합니다. 이를 통해 모델의 성능을 평가하고 개선할 수 있습니다. PyTorch를 활용하여 로지스틱 회귀 모델을 구현하고 학습시키는 과정은 매우 중요하며, 이를 통해 실제 문제에 적용할 수 있는 능력이 향상됩니다.