로지스틱 회귀는 분류(Classification)를 수행하는 알고리즘으로, 이진 분류 문제(0 또는 1)를 해결할 때 사용된다. 예를 들어, 고객이 이메일을 클릭했는지 여부를 확인하거나, 스팸 메일 여부를 분류하는 데 사용할 수 있다. 결과값은 0과 1 사이의 확률로 출력되며,일반적으로 0.5를 기준으로 데이터를 나눈다. 로지스틱 회귀는 분류를 위해 S자(Sigmoid) 형태의 함수를 사용해 확률값을 계산한다. 범위가 다 다르다 그래서 범위를 특정범위로 만들어주어야한다.그래야 각컬럼 행별 비교가 가능하다. 그래야 학습이 잘된다 각 변수(특징)의 값이 서로 다른 범위를 가지면, 모델이 특정 변수에 과도하게 영향을 받을 수 있다. 따라서, 변수의 범위를 동일하게 맞춰주는 작업(스케일링)이 필요하다 ..