❓ 시그모이드는 뭐야?

✅ 시그모이드(Sigmoid)는 머신러닝에서 주로 사용되는 특별한 함수입니다. 어떤 값이든 0과 1 사이의 값으로 바꿔주는 역할을 합니다. 📉

---

시그모이드의 역할 💡

시그모이드는 로지스틱 회귀와 같은 모델의 출력값을 확률로 해석할 수 있게 해줍니다. 함수의 모양이 S자 곡선과 같아 '시그모이드'라고 불립니다.

• 입력: 시그모이드 함수는 어떤 실수(음수, 양수, 0)든 입력으로 받습니다.
• 출력: 입력값을 0에서 1 사이의 값으로 변환합니다.
  • 입력값이 매우 큰 양수이면 출력값은 1에 가까워집니다.
  • 입력값이 0이면 출력값은 0.5가 됩니다.
  • 입력값이 매우 큰 음수이면 출력값은 0에 가까워집니다.

왜 중요한가? 🧠

1. 확률 변환: 모델이 계산한 점수(예: 5.2, -1.3 등)를 0과 1 사이의 확률값으로 바꿔줍니다. 예를 들어, 어떤 이메일이 스팸일 가능성을 0.95로, 정상일 가능성을 0.05로 나타낼 수 있게 됩니다.
2. 이진 분류: 특히 '합격/불합격'이나 '스팸/정상'처럼 두 가지 결과 중 하나를 예측하는 이진 분류 문제에서 매우 중요합니다. 시그모이드 함수가 출력한 값이 0.5보다 크면 한 클래스로, 0.5보다 작으면 다른 클래스로 분류합니다.

수식 📊

시그모이드 함수의 수식은 다음과 같습니다.

σ(x)=1+e−x1​

라이선스 제공자: Google

이 수식을 통해 입력값 x가 어떤 값이든 항상 0과 1 사이의 값으로 변환되는 것을 볼 수 있습니다. ✅