Data Science/Data Analysis
Logit(로짓)과 Odds(오즈)
딥러닝이나 머신러닝 모델을 다루다 보면 Logit(로짓)과 Odds(오즈)라는 용어를 자주 접하게 된다. 이 두 개념은 특히 분류 문제에서 모델의 예측 결과를 해석하거나 후처리하는 데 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 logits와 odds의 정의부터 계산 방식, 그리고 실전 활용 예까지 정리하였다. Odds(오즈)Odds(오즈)는 어떤 사건이 일어날 확률 대비 일어나지 않을 확률의 비율이다. 확률과는 다른 개념으로, 주로 통계학과 로지스틱 회귀에서 사용된다. 정의는 다음과 같다.$$ p(x) = wx+b $$$$ \text{odds} =\frac{p(x)}{1-p(x)} $$ 여기서 \( p \)는 특정 사건이 발생할 확률이다. 예제 1\( p = 0.8 \)이라면 odds는 다음과 같다.$$ \te..
