지도 학습 - 다중 분류기

다중 분류(Multi-class Classification)

세 종류 이사의 클래스를 구분하는 분류 기법입니다. 기본적으로 다중 분류를 지원하는 알고리즘은 앞서 배운 의사결정나무, 소프트맥스 회귀(softmax regression) 등이 있습니다. 이진 분류(binary classification)을 조합하여 다중 분류하는 방법은 다음과 같습니다.

- One vs Rest : 각 클래스에 대해 긍정-부정으로 학습하는 방법입니다.(N개의 이진 분류기 학습)

- One vs One : 모든 클래스에 대해 상대적인 확률을 학습하는 방법입니다.

 

소프트맥스 회귀(Softamx Regression)

로지스틱 회기를 다중 분류기로 확장하는 기법입니다. 소프트맥스 함수는 딥러닝의 다중 분류에 주로 사용합니다.