076923 : Main

이진 분류(Binary Classification) 이진 분류(Binary Classification)란 규칙에 따라 입력된 값을 두 그룹으로 분류하는 작업을 의미합니다. 구분하려는 결과가 참(True) 또는 거짓(False)의 형태나 A 그룹 또는 B 그룹으로 데이터를 나누는 경우를 의미합니다. 분류 결과가 맞다면 1(True, A 그룹에 포함)을 반환하며, 아니라면 0(False, A 그룹에 포함되지 않음)을 반환하는 형태가 됩니다. 즉, 결과를 이분화하는 작업을 수행합니다. 만약, 분류해야하는 그룹이 3 종류 이상이라면, 다중 분류(Multiclass Classification)를 의미합니다. 이진 분류(Binary Classification)를 그래프화한다면 위 그림과 같은 형태가 됩니다. 구분하려는 값을 X, 분류된 결과를 Y라고 표현한다면 3 이하의 값은 거짓(False, 0)이 되며, 4 이상의 값은 값은 참(True, 1)이 되는 형태입니다. 입력 데이터가 정수(int) 형태로 입력된다면 간단하게 구분할 수 있지만, 3.4나 3.7 등 모호한 위치에 있다면 특정 그룹으로 나누기에 모호한 값이 됩니다. 하지만, X가 3.4일 때 Y의 값은 0.4가 되며, X가 3.7일 때 Y의 값은 0.7을 갖게되는 것을 알 수 있습니다. 즉, 관측치는 0 ~ 1 범위로 예측된 점수를 반환하며, 데이터를 0 또는 1로 분류하기 위해 임곗값을 0.5로 설정합니다. 그러므로, Y가 0.5 보다 작은 값은 거짓이 되며, 0.5 보다 큰 값은 참이 됩니다. 위와 같이 Y값이 0 ~ 1 범위를 갖게 하기 위해 활성화 함수(Activation Function) 중 하나인 시그모이드 함수(Sigmoid Function)를 적용합니다. 시그모이드 함수(Sigmoid Function) 먼저, 활성화 함수(Activation Function)란 입력 데이터를 정해진 수식에 따라 값을 변환하는 식(Equation)을 의미합니다. 활성화...

Python Pytorch 강좌 : 제 12강 - 이진 분류(Binary Classification)

댓글