다항 로지스틱 회귀, 일명 Softmax 회귀에 대한 완전한 안내서

실제 기계 학습에 관해서는 70% 문제 중 일부는 분류 기반이며, 여기서 모델은 사용 가능한 기능 집합을 기반으로 주어진 범주 집합(이산 가능한 결과) 중에서 대상 변수가 속할 범주를 예측하려고 합니다. **오늘 이 기사에서는 다음을 수행할 수 있는 고전적인 지도 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 다항 로지스틱 회귀를 살펴보겠습니다. 다중 클래스 분류 , **즉, 2개 이상의 개별 결과 클래스가 있을 때 대상 변수에 대한 결과를 예측합니다.

이것은 프로젝트 기반 가이드로, 모델이 예측을 할 수 있도록 하는 관련된 수학을 이해하면서 처음부터 MLR 모델을 코딩하는 방법을 볼 것입니다.

아마존 화재 인증 문제

프로젝트를 위해 우리는 유명한 UCI 클리블랜드 심장병 데이터세트 . 다항 로지스틱 회귀를 사용하여 환자 내 심장 질환의 중증도를 예측할 수 있는 ML 모델을 처음부터 만들 것입니다.

#데이터과학 #numpy #머신러닝 #파이썬

방향데이터사이언스닷컴

다항 로지스틱 회귀를 사용한 기계 학습 모델

다항 로지스틱 회귀를 사용하는 기계 학습 모델을 처음부터 만드는 방법을 알아봅니다. 우리는 다중 클래스 분류를 수행할 수 있는 고전적인 지도 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 다항 로지스틱 회귀를 살펴볼 것입니다.