인공지능 7. Multinomial Classification

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.