My Data Story

◈ '분류' 목차 ◈ 1. 나이브 베이즈 나이브 베이즈 알고리즘을 통한 분류 과정에 대해 살펴보자. 2. 선형판별분석(LDA) 3. 로지스틱 회귀 4. 소프트맥스 회귀 5. 다중 레이블 분류, 다중 출력 분류 6. 분류 모델 평가 데이터 과학자들은 자동으로 어떤 결정을 해야 하는 종류의 문제들을 자주 접한다. 분류 모델은 어떤 카테고리에 속할 지 예측하는 것을 목표로 한다. 모델에 단순히 이진 분류 결과를 할당하기도 하지만, 대부분의 알고리즘은 관심 클래스에 속할 확률 점수(경향)을 반환한다. 분류 모델의 일반적인 접근 방식은 다음과 같다. step1 관심 클래스에 속할 cut-off 확률을 정한다. step2 레코드가 관심 클래스에 속할 확률을 추정한다. step3 추정한 확률이 cut-off 확률 이..