로지스틱 회귀와 신경망의 차이

로지스틱 회귀와 신경망의 차이

로지스틱 회귀는 히든레이어가 없는 신경망의 특수한 경우라고 볼 수 있다.

로지스틱 회귀는 선형 모델에 주로 사용하는데, 선형모델이 아닌 복잡한 비선형 관계에서는 사용하기 어려울 정도로 퍼포먼스가 나지않는다. 그에 반해 신경망은 히든레이어를 구축하고 점점 더 복잡한 관계를 포착할 수 있기 때문에 퍼포먼스가 더 좋다.

• 비선형관계에서 Logistic Regression의 decision boundaries. 죽 그어진 선 형태라 위와같이 비선형분포에서 정확도가 떨어질 수 밖에 없다.

• 비선형관계에서 은닉층을 4개 둔 신경망의 decision boundaries.

---

참조

Quora: What is the difference between neural network and logistic regression?

StackExchange : what is the difference between logistic regression and neural networks