[머신러닝]선형분류모형(상)

분류(Classification)는 입력된 데이터의 클래스(특정한 그룹을 의미하는 이산적인 값)를 예측하는 것이다. 분류는 회귀와 같이 지도학습에 속하며 학습 데이터로 입력과 클래스 값을 함께 제공하여 클래스에 대한 입력 데이터의 함수 형태의 모델을 학습시켜야 한다. 회귀 분석과 비슷하나 예측하고자 하는 값이 연속적인 값이 아닌 이산적인 값(클래스)에 해당한다. 학습된 모델의 분류 기준을 그래프 상에 나타낸 것을 결정 경계(decision boundary)라고 한다. 결정 경계(decision boundary)는 입력 데이터를 클래스에 따라 분류했을 때 그룹 간에 생기는 경계를 의미한다. 분류 모델의 성능 평가 분류 모델의 성능을 평가할 때 여러 가지 척도를 사용한다. 그 척도에는 정확도(Accuracy..
머신러닝 2021. 8. 22. 15:26
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