머신러닝 기초 / Multinomial Classification이란?

지난 실습에서는 Logistic Regression을 사용하여 데이터를 0과 1로 이진분류하는 예측 모델을 만들어낼 수 있었다. 이때 0과 1로 분류하는 방법을 단순히 Hypothesis만을 통해서 진행하지 않고, Sigmoid라는 함수에 Threshold값을 설정하여 분류를 진행하였다 . 하지만, 실생활에서는 2개가 아니라 n개의 선택지들을 분류하는 경우가 많이 있다. 예를 들어, 방 청소를 하고 있을 때, 방에 있는 물건을 옷, 쓰레기, 학용품, 책 등 여러개의 케이스로 분류를 하는 경우가 있을 것이다. 이처럼 이를 분류하는 머신러닝 알고리즘에 대해 생각해볼 필요가 있다. 이 경우에 사용되는 것이 바로 Multinomial classification이다. 우리는 저번 시간에 이진분류는 진행을 해보았었다. 그렇다면, 이진분류가 아니라 더 많은 경우로 분류를 해야하는 상황에도 이를 똑같이 적용할 수 있을까? 먼저 결과를 말하자면, Logistic Regression으로는 쉽지 않다....

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