#로지스틱 회귀

머신러닝으로 서바이버 우승자 예측하기

미국 리얼리티 쇼 '서바이버(Survivor)'의 방송 데이터를 활용해 로지스틱 회귀 기반 머신러닝 모델을 구축한 사례입니다. 두 개의 모델이 각각 다음 회차 탈락자와 시즌 우승자를 예측하며, '위험에 처한 횟수', '인터뷰(고백) 비중', '나이', '이점(어드밴티지) 보유 여부' 등의 특성이 우승 확률에 영향을 주는 것으로 나타났습니다.

LLM 분류는 특성 공학이다

LLM을 직접 분류기로 쓰면 교정(calibration) 불가, 정형 데이터 반영 불확실, 해석 가능성 부족 등의 문제가 있다는 지적입니다. 저자는 LLM의 판정을 로지스틱 회귀의 하나의 '특성(feature)'으로 사용하면 표준 ML 알고리즘의 편의성과 LLM의 성능을 동시에 얻을 수 있다고 주장합니다. 실무자에게는 LLM 판정을 후처리 모델로 감싸는 접근법이 실용적인 대안이 될 수 있습니다.