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혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝
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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?
답변 1
안녕하세요. 정확도와 회귀 모델은 관련이 없습니다. 로지스틱 손실 함수를 사용하는 이유는 책 203~206페이지를 참고해 주세요. 감사합니다!
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..!
회귀나 분류에 상관없이 경사하강법은 손실함수가 필요합니다. 자세한 내용은 책을 참고하시면 이해하시기 쉬울 거에요. 감사합니다!
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..!