로지스틱 회귀 질문 드립니다. (구교재 189쪽)

[최용준]

로지스틱 회귀 다중 분류에서

4번째 샘플의 예측값은  Roach인데,

실제값은 Whitefish인 이유는 왜일까요?

print(lr.predict(test_scaled[:5])) # 예측

['Perch' 'Smelt' 'Pike' 'Roach' 'Perch']  

print(test_target[:5])

['Perch' 'Smelt' 'Pike' 'Whitefish' 'Perch']

proba = lr.predict_proba(test_scaled[:5]) # 확률값 반환

print(np.round(proba, decimals=3))

[[0. 0.014 0.842 0. 0.135 0.007 0.003] [0. 0.003 0.044 0. 0.007 0.946 0. ] [0. 0. 0.034 0.934 0.015 0.016 0. ] [0.011 0.034 0.305 0.006 0.567 0. 0.076] # 4번째 샘플의 확률값은 Roach가 가장 높음 [0. 0. 0.904 0.002 0.089 0.002 0.001]]  

print(lr.classes_)

['Bream' 'Parkki' 'Perch' 'Pike' 'Roach' 'Smelt' 'Whitefish']

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

머신러닝 모델이 어떤 샘플을 올바르게 예측하지 못한 이유를 설명하기 어려운 경우가 많습니다.

로지스틱 회귀는 각 특성에 대한 적절한 가중치를 학습하려 노력하지만

일부 샘플에는 잘 맞지 않을 수 있습니다.

감사합니다.

2025년 7월 8일 (화) 오후 9:21, 최용준 <lotu...@gmail.com>님이 작성:

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