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내용 Softmax 회귀 모델 비용함수 모델 생성 Softmax Regression Softmax 회귀 모델 데이터를 두 개의 클래스로 구분하기 위한 예측 방법인 로지스틱 회귀는 2개 이상의 클래스로 분류하기 위해 softmax 방법으로 일반화 할 수 있습니다. 이 방법을 softmax 회귀 또는 다중 로지스틱 회귀 (multinomial Losgistic regression)이라고 합니다. 이 모델은 우선적으로 각 인스턴스에 대해 식 1을 적용합니다. 이것은 그 인스턴스의 각 클래스에 대한 점수를 나타냅니다. 다음으로 식 2의 softmax 함수를 사용하여 각 클래스에 포함될 확률을 추정합니다. $$\begin{equation}\tag{1}s_k(x)=x^T\theta^{(k)}\end{equation}$$ 각 클래스 k는 자신의 가중치벡터 θ (k) 를 가집니다. 예를 들어 3개의 특성(독립변수)과 3개의 클래스들(A, B, C)를 가진 라벨(반응변수)에 대해 다음과 같이 각 인스턴스(샘플)의 점수를 계산할 수 있습니다. $$\begin{align}&\text{- A or not}\\ &\begin{bmatrix} W_{A1} &W_{A2}&W_{A3} \end{bmatrix}\begin{bmatrix} x_1\\x_2\\x_3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} W_{A1}x_1+W_{A2}x_2+W_{A3}x_3 \end{bmatrix}=s(x)_A \\ &\text{- B or not}\\ &\begin{bmatrix} W_{B1} &W_{B2}&W_{B3} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1\\x_2\\x_3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} W_{B1}x_1+W_{B2}x_2+W_{B3}x_3 \end{bmatrix}=s(x)_B\\ &\text{-...