Multinomial Classification
우리는 Logistic Regression을 통해 Yes or No 형태의 분류가 가능했다.
2개 이상 Class의 분류를 위해 Multinomial Classification을 사용할 수 있다.
| x1(x) | x2(y) | y(shape) |
| 1 | 1 | Circle |
| 3 | 1 | Circle |
| 1 | 8 | Square |
| 6 | 5 | Triangle |
| 6 | 6 | Triangle |
Binary Classification을 반복한 구조로 구현이 가능하다.
일반적인 경우라면 class의 갯수만큼 Binary Classification을 해야한다.
다음과 같은 형태로 Hypothesis를 세울 수 있다.
이 Hypothesis는 값이 매우 크기 때문에 sigmoid 함수를 거쳐 0~1 사이의 수로 변환되고, one hot encoding을 통해
최댓값을 1, 나머지 값을 0으로 함으로써 Yes or No를 구분할 수 있다.
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