[Linear model]다중 클래스 분류

books.google.co.kr/books?id=tPaTDwAAQBAJ&lpg=PP1&dq=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&hl=ko&pg=PA1#v=onepage&q=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&f=false

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

 

- 다중 클래스 분류용 선형 모델

 

로지스틱 회귀를 제외한 많은 선형 분류 모델들은 이진 분류만을 지원한다.

 

세개의 클래스를 가진 2차원 데이터 셋

 

위 데이터로 LinearSVC(support vector classifier)를 해보겠다.

LinearSVC모델을 학습시키고, 계수와 절편을 살펴보면, 세개의 클래스의 각각 대응하게 계수와 절편을 가짐을 볼 수 있다.

 

 

 

 

- 다중 클래스 분류기가 만든 결정 경계