로지스틱 회귀 알고리즘은 이진 분류 문제에 많이 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 로지스틱 회귀 알고리즘을 구현할 때, 최적화 알고리즘을 선택할 수 있는데, 그 중에서도 liblinear, newton-cg, lbfgs, sag, saga가 많이 사용됩니다. 각 알고리즘에 대해 간단하게 설명해보겠습니다. 1. liblinear: 특징: 이 알고리즘은 작은 데이터셋에 적합하며, L1 정규화와 L2 정규화를 모두 지원합니다. 적용 분야: 작은 규모의 데이터셋이나 고차원 데이터에 적합합니다. 2. newton-cg: 특징: 뉴턴 메서드를 사용하여 비용 함수를 최적화합니다. L2 정규화를 지원하며, 다변수 최적화에 효과적입니다. 적용 분야: 중간 규모의 데이터셋에서 잘 동작하며, 다차원 최적화 문제에 ..