Orange3에서 Logistic Regression 분류

0. 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝에 있는 fish.csv 자료를 이용하여(이곳에서 다운로드) Logistic Regression 분류를 해봅니다.

1. 오렌지의 캔바스를 아래와 같이 구성하고 

2. File Widget을 선택하여 다운받은 파일을 지정하고 >  [Reload] 버튼을 선택합니다.

3. Data Sampler Widget을 선택하여 훈련(Train)데이타(85%)와 검증(Test)데이타(15%)로 분류합니다.

4. Test Prediction 과 Data Table을 선택하여 결과를 확인합니다. 

5. Data Table에서 Feature 클라스별로 계수가 있음을 확인하시고, Test Prediction 의 왼쪽 박스에서 계산결과를 확인합니다. 가장 높은 것으로 분류합니다. 이 계수를 딥러닝에서 조절해 가면서 학습을 한다고 생각하면 편합니다.