로지스틱 회귀
• lgsfit(vx, vy, vg) - vg의 추측값을 사용하여 vx 및 vy의 데이터에 대한 최적의 근사치를 구하는 a / (1 + b · exp(−c·x)) 형식의 로지스틱 곡선과 관련된 계수로 이루어진 벡터를 구합니다.
lgsfit 함수는 레벤버그-마쿼르트(Levenberg-Marquardt) 최소화 방법을 사용합니다.
인수
• vx, vy는 데이터 집합의 x와 y 값에 해당하며 길이가 같은 실수 데이터 값으로 이루어진 벡터입니다. 데이터 점이 세 개 이상 있어야 합니다.
• vg는 로지스틱 방정식의 매개변수 a, b 및 c에 대한 실수 추측값을 세 개의 요소로 갖는 벡터입니다.