목록2025/01/27 (1)
hy30nq's blog
[혼공머신 / 3주차] 다중 분류부터 확률적 경사 하강법까지, 로지스틱 회귀의 모든 것
머신러닝을 공부하다 보면 ‘이진 분류(0 또는 1)’ 말고도 다양한 클래스를 구별해야 하는 다중 분류 문제에 직면하게 됩니다. 이때 흔히 사용하는 모델 중 하나가 ‘이름만 회귀’일 뿐 사실상 분류 알고리즘에 속하는 로지스틱 회귀입니다. 이번 글에서는 로지스틱 회귀를 중심으로 다중 분류와 확률적 경사 하강법(SGD), 그리고 scikit-learn에서의 구현 방법 등을 정리해보겠습니다.1. 다중 분류(Multi-class Classification)일반적인 이진 분류 문제는 타깃 값이 0과 1(또는 -1과 1)로 이루어지지만, 다중 분류는 2개 이상의 클래스를 맞춰야 합니다. 예를 들어, MNIST 숫자 데이터(0~9)처럼 10개의 카테고리가 있는 경우 등입니다.2. 로지스틱 회귀(Logistic Regr..
대외 활동/혼공학습단
2025. 1. 27. 22:52