sigmoid 함수

- 0 ~ 1 사이의 결과 값으로 확률을 모델링 할 때 사용 된다
- [[Logistic Regression]]에서 종속 변수 확률 예측하는데 사용 된다

시그모이드 함수는 이름에서 알 수 있듯이 ‘S’ 형태의 곡선을 가지는 함수를 의미하며, 여기에서 'S’는 "시그모이드(Sigmoid)"의 'S’입니다.

수학적으로 표현하면 아래와 같습니다.

Sigmoid 함수와 로짓 함수의 관계

일단 서로 역함수 관계입니다.

즉, 로지스틱 함수가 0과 1 사이의 값을 출력한다면 로짓 함수는 0과 1 사이의 값을 입력으로 받아서 실수 값을 출력합니다.
로지스틱 함수는 실수 값을 0과 1 사이의 값으로 '압축’하는 역할을 합니다.
반면에 로짓 함수는 0과 1 사이의 확률값을 다시 실수 값으로 ‘펼쳐’ 놓습니다.

부족한 점이나 잘못 된 점을 알려주시면 시정하겠습니다 :>