Likelihood & log-likelihood

선형 회귀는 최적의 적합선을 찾기 위해 "제곱합" 지표를 최적화하려고 합니다. 이 지표는 로지스틱 회귀에는 적합하지 않습니다. 대신, 로지스틱 회귀는 likelihood 또는 그와 관련된 지표인 log-likelihood를 최적화합니다.

이 대시보드는 churn 데이터셋에서 마지막 구매 후 경과 시간에 따른 이탈 여부를 보여줍니다. 파란색 점선은 ggplot2의 geom_smooth()로 계산한 로지스틱 회귀 예측선입니다. (즉, "최적 적합" 선입니다.) 검은색 실선은 여러분이 지정한 절편과 기울기를 사용해 plogis(intercept + slope * time_since_last_purchase)로 계산한 예측선입니다.

절편과 기울기 계수를 바꾸면서 likelihood와 log-likelihood 값이 어떻게 변하는지 확인하세요.