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분류 vs 회귀
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분류 모델에서 정확도는 미분이 안되어 손실 함수로 쓸 수 없기 때문에 손실 함수는 회귀 모델에서 주로 쓰이고
분류 모델에서 정확도를 평가하기 위해서는 정확도 대신 로지스틱 손실 함수를 사용한다고 하셨는데,
분류 모델을 정확도로 평가하지 않고 굳이 로지스틱 손실 함수를 사용하여 z값을 바꿔 확률값을 측정하는 이유가 뭔가요?!
경사하강법을 통해 더욱 정확한 값을 예측하기 위해서인 건가요?
퀴즈
결정 트리가 데이터를 분류하거나 예측할 때 사용하는 기본적인 방법은 무엇일까요?
데이터 포인트 간의 거리를 계산합니다.
특정 기준에 따라 데이터를 분할하는 규칙을 찾습니다.
선형 방정식을 사용하여 결과를 예측합니다.
신경망의 활성화 함수를 통과시킵니다.
아아 손실 함수를 회귀에서 사용한다는 의미였어요! 관련 내용도 보고 강의도 봤는데, 로지스틱 함수의 기능은 알겠는데 애초에 왜 정확도를 구하는 분류 모델에서 손실 함수를 사용하려는지가 이해가 안돼서요..!