우도(likelihood)는 주어진 데이터가 특정한 모델을 따를 가능성, 즉 “이 모델(또는 파라미터)이 주어진 데이터를 얼마나 잘 설명하는가”를 측정하는 개념입니다. 예를 들어 로지스틱 회귀 문제를 통해 쉽게 설명해 보겠습니다. 예시: 로지스틱 회귀 문제에서의 우도 로지스틱 회귀는 특정 사건이 발생할 확률을 예측하는 모델입니다. 예를 들어, 어떤 학생이 시험에 합격할지 여부를 예측한다고 가정해 봅시다. 이 예측은 학생의 공부 시간에 따라 달라질 수 있습니다. 우도의 의미 1. 모델이 예측한 확률: 로지스틱 회귀 모델은 공부 시간이 x일 때 합격할 확률을 P(y=1 | x)로 예측합니다. 이때 y=1은 합격을 의미하고, x는 공부 시간입니다. 2. 실제 결과와 비교: 예를 들어, 실제로 한 학생이 5시..
