My Data Story

◈ '분류' 목차 ◈ 1. 나이브 베이즈 2. 선형판별분석(LDA) 3. 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀 모델을 통해 각 클래스에 속할 확률을 추정하는 과정에 대해 알아본다. 로지스틱 회귀 모델의 비용 함수에 대해 알아본다. 로지스틱 회귀 모델의 회귀 계수를 해석하는 방법에 대해 알아본다. 4. 소프트맥스 회귀 5. 다중 레이블 분류, 다중 출력 분류 6. 분류 모델 평가 1. 클래스 추정 확률 로지스틱 회귀의 목표는 두 클래스를 잘 구분하는 결정 경계 Decisionboundary 를 구하는 것이다. 결정 경계는 입력 특성들의 선형 결합으로 표현되고 두 클래스는 결정 경계보다 위에 있는 클래스 (y=1) 와 결정 경계보다 아래에 있는 클래스 (y=0)로 구분된다. 결정 경계의 점수를 0~1 사이의 확률 형..