생성 모델 (2)

로지스틱 회귀 분석(Logictic Regression)

 로지스틱 회귀 분석은 분류 작업에 사용되는 통계적 기계 학습 알고리즘입니다. 종속 변수가 이진법 또는 범주형일 때 사용되는 회귀 분석 유형입니다. 로지스틱 회귀 분석은 입력 특성을 기반으로 특정 결과의 확률을 예측하는 것을 목표로 합니다.

 

 로지스틱 회귀 분석에서 출력은 입력 특징을 0과 1 사이의 확률 값에 매핑하는 로지스틱 함수입니다. 이 확률은 입력 데이터를 두 개 이상의 클래스 중 하나로 분류하는 데 사용할 수 있습니다.

 

- 의료: 로지스틱 회귀 분석은 환자의 병력과 나이, 성별, 가족력과 같은 다른 위험 요소를 기반으로 환자가 특정 질병에 걸릴 가능성을 예측할 수 있습니다.
- 마케팅: 로지스틱 회귀 분석을 통해 특정 제품이나 서비스를 구매할 가능성이 높은 고객을 예측할 수 있습니다.
- 재무: 로지스틱 회귀 분석은 대출자의 신용 이력 및 소득, 대출 금액, 고용 상태 및 총부채 비율과 같은 기타 요인을 기반으로 대출 채무 불이행 가능성을 예측할 수 있습니다.
- 사회과학: 로지스틱 회귀는 정치 선거의 결과를 예측하고, 조사 데이터를 분석하고, 인간의 행동을 연구할 수 있습니다.

 

 로지스틱 회귀 분석이 인간에게 설명을 제공하는 방법의 대표적인 예는 예측 변수와 예측 결과 사이의 관계를 승산비 측면에서 분석하는 것입니다.

 예를 들어, 환자 그룹의 성별, 연령, 흡연 상태 및 폐암 발병 여부에 대한 정보가 있는 데이터 세트를 고려하십시오. 의료 제공자는 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 이러한 예측 변수를 기반으로 환자의 폐암 발병 확률을 모델링할 수 있습니다.

 로지스틱 회귀 모형을 적합시킨 후 의사는 모형의 계수를 각 예측 변수의 단위 변화와 관련된 폐암 발병 로그 승산의 변화로 해석할 수 있습니다. 이러한 결과를 사람이 더 쉽게 해석할 수 있도록 의료 전문가는 이러한 계수를 지수화하여 승산비를 얻을 수 있습니다.

 

 예를 들어, 로지스틱 회귀 모형이 흡연 상태에 대한 계수를 0.5로 추정한다고 할 때, 즉, 매년 추가로 흡연할 때마다 폐암이 발생할 확률이 0.5씩 증가한다는 것을 의미합니다. 공급자는 이 계수를 지수화하여 승산비를 얻을 수 있으며, 이는 흡연하지 않는 환자와 비교하여 환자가 1년에 한 갑을 추가로 흡연할 경우 폐암이 발생할 가능성이 얼마나 되는지 알려줍니다.

 흡연 상태와 관련된 승산비가 1.6이라고 가정합니다. 이는 모형의 다른 예측 변수의 효과를 통제한 후 담배를 피우지 않는 환자에 비해 1년에 한 갑을 추가로 피우는 환자가 폐암에 걸릴 확률이 1.6배 높다는 것을 의미합니다.

 각 예측 변수에 대한 승산비를 제시함으로써 모형은 인간이 이해하고 해석하기 쉬운 설명을 제공할 수 있습니다. 이러한 설명은 의료 제공자와 환자가 로지스틱 회귀 모형의 결과에 기초하여 정보에 입각한 결정을 내리고 적절한 조치를 취할 수 있도록 도울 수 있습니다.