발표자 : 김연주 소프트맥스 회귀 소프트맥스 회귀에 대해 알아보기 전에 로지스틱 함수에 대해 명확히 아는 것이 도움이 되기 때문에 먼저 로지스틱 회귀에 대해 간단히 알아보겠다. 1. 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀에서는 Z의 값을 WX + B로 둔 뒤 이 Z를 sigmoid함수에 대입힌다. sigmoid함수는 예측값을 0에서 1사이의 값으로 만들어 주기 때문에 만약 이 예측값이 0.5보다 크면 class 1으로, 작으면 class 2로 분류된다. 아래의 그림에선 예측값이 0.75로, 0.5보다 크기 때문에 class 1으로 분류되었다. 그렇다면 3개 이상의 클래스로 분류하는 소프트맥스 회귀에서는 어떤 과정을 거쳐 분류하게 되는지 알아보자. 2. 소프트맥스 회귀 소프트맥스 회귀는 이진 분류가 아닌 여러 개의 ..
