로지스틱

버려진 왕비, 천재로 재탄생
버려진 왕비, 천재로 재탄생
의학 박사, 고대에 왕비로 타임슬립! 최첨단 의료 시스템이 탑재된 휴대용 의료 설비까지? 그런데 시작부터 왕야의 첫사랑을 독살하려 했다는 누명을 쓰고, 해독제를 내놓지 않으면 죽어야 한다니? 좋아! 그럼, 첫사랑의 피를 열 그릇쯤 뽑아서 검사해 볼까? 사실이 밝혀졌지만, 그 자식은 끝내 그녀의 억울함을 풀어주지 않았다. 이렇게 억울한 왕비의 자리 따위는 필요 없다! 그녀는 현대 의료 기술로 이곳 사람들을 도울 것이다. 상처에 파상풍이 들었다고? 페니실린 강력 추천요! 난산이라? 제왕절개 수술 바로 들어간다! 백성의 존경을 받게 되었는데, 남자 따위가 대수인가? 그 말을 들은 왕야 자식은 결국 참지 못하고 그녀를 찾아가게 되는데! 그는 오히려 벽 모서리에 그녀를 몰아세우며 소리쳤다. “군덕 교육까지 마쳤는데, 나한테 무엇을 더 바라는 것이냐?”
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환생후 사랑따윈 하지 않기로 결심했다
환생후 사랑따윈 하지 않기로 결심했다
장소월은 전연우와의 결혼기념일에 죽었다. 그녀가 전연우와 결혼한 지 어언 8년, 생의 절반을 양보하면서 조용히 살았지만 결국 쫓겨나는 신세가 되었다. 이혼 후 그녀는 암 말기 판정을 받았다. 병원에서 겨우 버텨내면서도 전연우가 한 번이라도 와서 봐주길 바랐다. 눈꽃이 흩날리는 밸런타인데이에도 전연우는 나타나지 않았다. 그녀는 후회에 가득 차 있었다. “전연우... 만약 다시 시작할 수만 있다면 널 사랑하지 않을 거야!” 환생 후 그녀는 18살로 다시 돌아갔다. 이번 생은 전처럼 되풀이하지 않겠다고 다짐했고 그와 관련된 모든 것으로 부터 도망가리라 결심했다. 그녀가 전연우한테서 멀어지려 하자 그는 오히려 그녀에게 한걸음 한걸음 위험하게 다가왔다. 악마와도 같은 목소리가 복도에 울려 퍼졌다. “소월아, 이번 생은 내가 너 책임질게...”
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사랑이라는 죄로
사랑이라는 죄로
“당신을 사랑한 건 죄였어요.”유시아가 말했다.“난 용서받을 수 없는 죄를 지은 거예요.”유시아는 임재욱을 3년간 사랑했다. 그녀는 그를 온 마음을 다해 미친 듯이 사랑했지만 결국 얻은 것이라고는 3년간의 옥살이와 자격이 없다는 그의 말뿐이었다.임재욱이 사랑하는 여자가 죽자 유시아는 숨을 쉬는 것조차 죄가 되었다.울면서 웃는 유시아의 얼굴을 바라보면 임재욱은 왠지 모르게 옛 기억이 떠올랐다. 아기 새처럼 피곤한 줄도 모르고 자신의 뒤를 졸졸 쫓아다니던 유시아가 말이다.“재욱 오빠, 날 좋아하면 죽기라도 해요?”당연히 아니었다.결국 임재욱은 그녀를 사랑하게 되었다. 스스로 감당할 수 없을 정도로 그녀를 사랑한 임재욱은 유시아를 누구보다도 아껴주었고 심지어 그녀 대신 누명을 써서 5년 형을 선고받았다. 그러나 남은 것이라고는 이미 떠나버린 유시아와 이혼합의서 한 장뿐이었다. 그는 그제야 깨달았다. 더 사랑하는 사람이 지는 법이라는 걸.그가 사랑받게 될지 아니면 슬픔을 얻게 될지는 전부 유시아에게 달려있었다.
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후회로 얼룩진 그림자
후회로 얼룩진 그림자
내 목숨 걸고 낳은 아들이 식탁 위에서 갑자기 러시아어로 말했다. “아빠, 우리 엄마가 잠들어야 이서 아줌마를 만나러 갈 수 있죠?” 그리고 평생 나만 사랑하겠다고 약속했던 재벌 남편은 러시아어로 가볍게 웃으며 대답했다. “그렇지. 절대 엄마한테 들키면 안 돼.” 아들과 남편이 눈빛을 주고받으며 미소를 짓는 걸 보며, 나는 가슴이 찢어질 듯 아픈데도 억지로 웃으며 반찬을 집어주었다. 그들은 몰랐다. 사실 나는 러시아어에 능통하다는 걸. 그리고 나는 이미 그들이 밖에서 또 다른 가정을 꾸렸다는 사실을 알고 있었다. 하지만 나는 아무 말도 하지 않았다. 왜냐하면 나는 이미 그들을 떠나기로 결심했기 때문이다. “시스템, 나를 집으로 데려가 줘.”
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피로 물든 과자
피로 물든 과자
남편은 첫사랑과 딸을 데리고 초원에 놀러 갔다가 도중에 딸을 버리고 첫사랑과 단둘이 떠났다. 딸이 차 안에서 늑대들에게 둘러싸여 있는 동안 나는 남편과 연락이 닿지 않았다. 도착했을 때 차 안은 텅 비어 있었고 과자만 피가 묻은 채 남아 있었다. 남편의 전화가 왔을 때 나는 큰 충격을 받았다. [명절날 왜 분위기를 망쳐.] 허, 명절? 그래, 피로 물든 과자를 선물해 줄게.
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버려진 나
버려진 나
김지후와 결혼한 지 7년, 그의 첫사랑이 돌아왔다. 그제서야 나는 이 가정에서 내가 처음부터 끝까지 단지 대역에 불과했다는 걸 깨달았다. 이혼 신청을 마친 그날 나는 티켓을 끊었다. 유일하게 걱정되고 마음이 쓰였던 아이가 들뜬 목소리로 말했다. “그럼 아빠는 이제 인아 이모와 결혼할 건가요?” 역시 김지후의 친아들답다. 여자 보는 눈도 똑같다. 나는 뒤도 돌아보지 않고 짐을 챙겨서 집을 떠났다. 3개월 후, 나는 딸과 함께 그들 부자와 우연히 마주쳤다. 딸이 의심스러운 표정으로 물었다. “엄마, 저 오빠는 왜 계속 엄마를 보고 울어요?” 나는 딸의 손을 잡고 돌아서며 말했다. “몰라, 본적이 없는 사람들이야.”
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로지스틱 회귀에서 오즈비(Odds Ratio)란 무엇인가요?

4 Réponses2026-03-17 14:48:41

오즈비는 통계에서 두 집단의 사건 발생 가능성을 비교하는 지표예요. 예를 들어 담배를 피우는 사람과 피우지 않는 사람의 폐암 발병률을 비교할 때 사용하죠. 오즈비가 2라면 담배 피우는 사람의 폐암 발생 확률이 2배 높다는 의미입니다.

로지스틱 회귀에서는 각 독립변수가 결과에 미치는 영향을 해석할 때 오즈비를 활용해요. 계수를 지수화하면 오즈비가 나오는데, 이 값이 1보다 크면 긍정적 영향, 1보다 작으면 부정적 영향으로 해석할 수 있어요. 실제 연구에서 의료 데이터 분석이나 마케팅 분야에서 자주 쓰이는 유용한 개념이죠.

로지스틱 알고리즘을 쉽게 이해할 수 있는 책 추천해주세요

4 Réponses2026-03-17 17:40:22

로지스틱 알고리즘을 처음 접하는 사람에게는 '데이터 과학을 위한 통계학 입문'이 괜찮아요. 이 책은 복잡한 수식을 최소화하고 실제 사례를 통해 개념을 설명하는 방식이 특징이에요. 특히 분류 문제에서 로지스틱 회귀가 어떻게 적용되는지 그림과 함께 보여주니까 직관적으로 이해하기 쉬웠어요.

또 한 가지 장점은 파이썬 코드 예제가 포함되어 있다는 점이에요. 이론만 공부하는 게 아니라 직접 코드를 실행해보면서 결과를 확인할 수 있어서 더 오래 기억에 남더라고요. 수학적 배경이 부족해도 차근차근 읽어나갈 수 있도록 구성되어 있어요.

파이썬으로 로지스틱 회귀 구현하는 방법 알려주세요

4 Réponses2026-03-17 02:01:37

로지스틱 회귀는 분류 문제에서 자주 사용되는 알고리즘이죠. 파이썬으로 구현할 때는 보통 scikit-learn 라이브러리를 활용하는데, 코드 몇 줄만으로도 간단하게 만들 수 있어요. 먼저 LogisticRegression 클래스를 임포트하고 모델 객체를 생성한 후 fit 메서드로 학습시키면 끝!

하지만 실제로는 데이터 전처리가 더 중요하더라고요. 결측치 처리나 스케일링을 잘 해야 성능이 나오죠. predictproba로 확률값을 확인하면 모델의 예측 신뢰도를 파악할 수 있어 유용합니다. 처음엔 어려웠지만 차근차근 해보니 재미있는 분야네요.

로지스틱 회귀와 선형 회귀의 차이점은 무엇인가요?

4 Réponses2026-03-17 14:48:12

로지스틱 회귀와 선형 회귀는 둘 다 예측 모델이지만 쓰임새가 완전히 달라요. 선형 회귀는 연속적인 숫자값을 예측할 때 쓰는데, 예를 들어 집 크기별 가격 추이를 분석한다든지 하는 거죠. 반면 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에 특화되어 있어요. 고객이 상품을 살지 안 살지 같은 확률을 계산할 때 유용하죠.

선형 회귀는 직선으로 데이터를 설명하려고 하는 반면, 로지스틱 회귀는 S자 곡선을 사용해서 결과를 0과 1 사이로 압축해요. 이 차이가 실제 적용에서 엄청난 차이를 만들죠. 날씨 데이터로 내일 눈이 올 확률을 계산할 때는 로지스틱이 훨씬 적합하다는 걸 경험으로 알게 됐어요.

로지스틱 모델 성능을 높이는 방법에는 무엇이 있나요?

4 Réponses2026-03-17 10:10:39

로지스틱 모델의 성능을 높이려면 데이터 전처리에 신경 써야 해요. 결측치 처리와 이상치 제거는 기본이고, 특히 범주형 변수의 인코딩 방식이 중요하죠. 원-핫 인코딩보다는 타겟 인코딩이 종종 더 좋은 결과를 내요. 피처 스케일링도 필수인데, 로지스틱 회귀는 스케일 영향이 크거든요. 정규화를 적용하면 계수 값이 안정화되는 장점도 있습니다.

두 번째로 중요한 건 피처 선택이에요. 상관관계가 높은 변수들은 제거하고, L1 정규화를 사용하면 자동으로 피처 선택 효과를 볼 수 있답니다. 교차 검증으로 모델을 평가하면서 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 과정도 빼먹으면 안 되죠. 클래스 불균형 문제가 있다면 가중치 조정이나 오버샘플링 기법을 적용하는 게 도움이 될 거예요.

로지스틱 회귀 분석은 어떤 상황에서 사용하면 좋을까?

4 Réponses2026-03-17 15:50:43

로지스틱 회귀 분석은 결과가 이진 분류로 나뉠 때 특히 유용해요. 예를 들어, 환자가 특정 질병에 걸렸는지 아닌지를 예측하거나 고객이 제품을 구매할 확률을 계산할 때 사용할 수 있죠.

이 방법은 선형 회귀와 달리 결과값이 0과 1 사이로 제한되기 때문에 확률 해석이 자연스럽습니다. 또 독립변수와 종속변수 간의 관계를 직관적으로 이해하기 좋다는 장점이 있어요. 물론 복잡한 비선형 관계를捕捉하기는 어렵지만, 해석의 용이성 때문에 여전히 널리 쓰이고 있습니다.

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