로지스틱 회귀는 종속변수가 이진형(binary)일 때 사용하는 회귀분석 기법이다. 일반적인 선형 회귀는 결과 값이 연속형일 때 적합하지만, 로지스틱 회귀는 결과가 '성공/실패', '예/아니오', '1/0'처럼 두 가지 범주로 나뉘는 경우에 적절하다.예를 들어, 교육 프로그램에 참여할 확률이나 투표 여부를 예측하는 데 사용할 수 있다. 1. 왜 로지스틱 회귀를 사용하는가?선형 회귀분석을 이진형 종속변수에 사용하면 예측값이 0~1 범위를 벗어난다. 그래서 로지스틱 회귀는 독립변수의 선형 결합을 시그모이드 함수(logistic function)를 통해 변환하여 0과 1 사이의 값을 갖도록 한다. 이처럼 로지스틱 회귀는 비선형적으로 변환하는 과정을 거쳐 예측값을 산출하기 때문에 선형 회귀에 비해 해석이 ..
