로지스틱 회귀에 대해서 알아보자 로지스틱 회귀의 개념로지스틱 회귀란?로지스틱 회귀란 종속 변수가 이진형일때, 즉 값이 둘중 하나로 나눌 수 있을때 사용되는 통계 기법이다.이는 선형 회귀와는 달리 종속 변수가 0 또는 1로만 이뤄져 있다.   시그모이드 함수를 사용하여 예측값을 0 과 1사이에 위치하게 만들며 우리는 그것을 토대로 예측값의 확률을 알 수 있다.  시그모이드 함수시그모이드 함수는 로지스틱 회귀의 핵심이며 시그모이드는 학습 데이터를 바탕으로 예측값을 나타낼때 쓰이며, 이로 인하여 예측값이 0 과 1사이로 나타내게 되는데 이는 1과 가까울때는 정답인 확률이며, 0에 가까울 때는 오답일 확률을 나타내게 된다.  즉 시그모이드 함수의 값이 0.7이라면, 정답률(1) 은 0.7이며 오답률은 0.3이다..