[go] Go 언어로 데이터 분류를 위한 로지스틱 회귀 알고리즘 구현하기
로지스틱 회귀는 데이터 분류 작업에 널리 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 입력 특성을 사용하여 데이터를 여러 클래스로 분류하는 데에 적합한 선형 모델입니다. 이번에는 Go 언어를 사용하여 로지스틱 회귀 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.
로지스틱 회귀 알고리즘 개요
로지스틱 회귀 알고리즘은 선형 회귀와 유사하지만, 로지스틱 함수를 사용하여 이진 분류 또는 다중 분류를 수행합니다. 로지스틱 함수는 0과 1 사이의 값을 출력하여 확률을 나타냅니다.
Go를 사용한 로지스틱 회귀 구현
아래는 Go 언어를 사용하여 로지스틱 회귀 알고리즘을 구현하는 간단한 예제 코드입니다.
package main
import (
"fmt"
"math"
)
func sigmoid(x float64) float64 {
return 1 / (1 + math.Exp(-x))
}
func logisticRegression(features [][]float64, labels []int, learningRate float64, numIterations int) []float64 {
numFeatures := len(features[0])
coefficients := make([]float64, numFeatures)
numSamples := len(labels)
for iter := 0; iter < numIterations; iter++ {
gradient := make([]float64, numFeatures)
for i := 0; i < numSamples; i++ {
predicted := sigmoid(predict(features[i], coefficients))
error := float64(labels[i]) - predicted
for j := 0; j < numFeatures; j++ {
gradient[j] += error * features[i][j]
}
}
for j := 0; j < numFeatures; j++ {
coefficients[j] += learningRate * gradient[j]
}
}
return coefficients
}
func predict(features []float64, coefficients []float64) float64 {
var result float64
for i, f := range features {
result += f * coefficients[i]
}
return result
}
func main() {
features := [][]float64{
{1.2, 3.4, 2.3},
{0.9, 4.2, 1.8},
// 입력 특성 데이터
}
labels := []int{0, 1}
// 클래스 레이블 데이터
learningRate := 0.01
numIterations := 1000
coefficients := logisticRegression(features, labels, learningRate, numIterations)
fmt.Println(coefficients)
}
위 예제 코드는 Go 언어를 사용하여 로지스틱 회귀 알고리즘을 구현한 것입니다. 코드 내용을 간략히 설명하자면, sigmoid 함수로 로지스틱 함수를 구현하고, logisticRegression 함수에서는 입력 데이터를 사용하여 로지스틱 회귀를 수행합니다. 마지막으로 main 함수에서는 예제 입력 데이터를 사용하여 로지스틱 회귀 알고리즘을 실행하고 결과를 출력합니다.
로지스틱 회귀는 데이터 분류 작업에서 널리 사용되며, Go 언어를 사용하여 이를 구현하는 것은 실제 응용 프로그램에서 매우 중요합니다.
참고: Go 언어 공식 문서