2020/05/12 Foot step

About Artificial Intelligence

Learned about Multiclass classifier

 

-SGD(Stochastic Gradient Descent)Classifier

SGD는 훈련하는데 무작위성이 강합니다. 그래서 '확률적인'이라는 이름이 붙여졌습니다. 

 

-수신기 조작 특성 Receiver operating characteristic은 이진분류에서 흔히 사용하는 도구입니다. 이 곡선은 거짓 양성 비율에 대한 진짜 양성 비율의 곡선입니다. 그러므로 이 곡선은 재현율에 대한 특이도 graph입니다. 좋은 graph는 이점선(중앙을 가로지르는 점선)으로부터 왼쪽 상단으로 멀리 떨어진 graph를 말합니다.

 

-Multiclass classifier

둘 이상의 class를 분류할 수 있습니다. 일부 algorithms(Random Forest classifier)은 다중 처리가 가능하고 일부(SVM)는 이진 분류만 가능합니다. 하지만 이진 분류기로 10개의 분류기를 만든다면 다중 분류가 가능하고 이를 OVA전략 라고 합니다. one-versus-one(OvO)는 숫자의 조합 마다 이진 분류기를 훈련한 것을 말합니다.(OneVsOneClassifier, OneVsRestClassifier(ova))

 

-Scaling(StandardScaler)

오늘 실습에서 Accuracy를 높이기 위해 StandardScaler를 사용하였습니다. 표준화의 장점이라면 이상치의 영향을 덜 받습니다.

 

-Error analytics

model의 성능을 향상시킬 수 있는 좋은 방법 중 하나입니다. model을 선택했다는 가정하에 이루워지며 발생된 error를 분석합니다. matplotlib으로 시각화 하는 것이 error를 찾고 분석하는 게 용이하고 error를 찾았다면, 취할 수 있는 액션은 훈련하는데 취약한 부분을 training data로 더 채울 수 있고, 도움이 될만한 특성을 찾을 수 있고, 전처리를 해볼 수 있습니다.

 

-Multinomial label classification

여러개의 이진 label을 출력하는 분류 시스템을 말합니다.

 

-Multioutput classification

한 label이 다중 class가 될 수 있도록 일반화 하는 것입니다. 이말은 두 개 이상의 값을 가질 수 있다는 말입니다.

 

 

 

본 내용은 'Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow' 도서를 참고하였습니다.

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