10 - Logistic Classification

Logistic Classification에 대해서 알아보겠습니다.

 

간단하게 생각하면 그냥 분류입니다.

 

스팸이냐, 스팸이 아니냐

암이냐, 암이 아니냐

 

등에 대해 Yes or No로 구분하는 방법을 말합니다.

 

네이버에 합격하기 위해 기술면접을 봤다고 생각해보겠습니다.

 

 

어느 특정한 시간을 기준으로, 이 기준보다 많이 공부한 사람들이 합격을 하고, 그 기준보다 적게 공부하면 실패를 합니다.

 

그렇다면 이제 얘네들을 가지고 이전에 배웠던 가설 함수를 그려봅니다.

 

위와 같이 그려지는데 그러면 얘를 중간값(0.5)를 기준으로 선을 그어보겠습니다.

 

 

 

그러면 0.5왼쪽에 있는 애들 실패, 오른쪽에 있는 애들 성공 이라고 이렇게 선을 그어서 판단할 수 있습니다.

 

여기에서 끝. 이면 좋겠지만 이런 경우가 생깁니다.

 

 

 

공부를 굉장히 많이 한 애가 있다면 그래프가 조금 흐트러지게 됩니다.

 

이러면은 기존의 방법으로는 안돼는구나...를 깨닫고 난 이후에 다른 방법을 찾아보게 됩니다.

 

그래서 Sigmoid라는 애를 찾아내서 쓰게 됩니다.

 

 

이렇게 생긴 애를 사용하면, 이전에 있던 문제점들을 해결 할 수 있습니다.

 

이제 다음번에 얘네들의 cost에 대해서 알아보겠습니다.

 

 

 

참조

[1] - https://www.youtube.com/watch?v=BQEhUD2XTaA&t=1601s