Classification의 종류: 이진Binary분류, 다중클래스Multiclass분류
다중 클래스 문제는 이진 분류가 아닌 다중 분류 문제를 의미합니다. 이를 조금 더 자세히 설명하면 다음과 같습니다:이진 분류 (Binary Classification)이진 분류는 두 개의 클래스(또는 범주) 중 하나로 데이터를 분류하는 문제를 말합니다. 예를 들어:이메일이 스팸인지 아닌지를 분류 (스팸 vs. 정상 메일)환자가 특정 질병이 있는지 없는지를 분류 (질병 있음 vs. 없음)이진 분류 문제에서는 일반적으로 두 개의 레이블을 사용하며, Gini Index나 이진 크로스 엔트로피 손실 함수를 사용하여 모델을 학습시킵니다.다중 클래스 분류 (Multiclass Classification)다중 클래스 분류는 두 개 이상의 클래스 중 하나로 데이터를 분류하는 문제를 말합니다. 예를 들어:손글씨 숫자 인..
ML
2024. 5. 29. 12:25
250x250
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- LIST
- 손실함수
- #패스트캠퍼스 #패스트캠퍼스AI부트캠프 #업스테이지패스트캠퍼스 #UpstageAILab#국비지원 #패스트캠퍼스업스테이지에이아이랩#패스트캠퍼스업스테이지부트캠프
- nlp
- Python
- classification
- Github
- speaking
- 티스토리챌린지
- recursion #재귀 #자료구조 # 알고리즘
- git
- Hugging Face
- 파이썬
- English
- RAG
- Numpy
- 해시
- #패스트캠퍼스 #패스트캠퍼스ai부트캠프 #업스테이지패스트캠퍼스 #upstageailab#국비지원 #패스트캠퍼스업스테이지에이아이랩#패스트캠퍼스업스테이지부트캠프
- PEFT
- Transformer
- 코딩테스트
- Array
- cnn
- LLM
- #패스트캠퍼스 #UpstageAILab #Upstage #부트캠프 #AI #데이터분석 #데이터사이언스 #무료교육 #국비지원 #국비지원취업 #데이터분석취업 등
- 리스트
- t5
- clustering
- 오블완
- Lora
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
글 보관함