의료 영상 데이터 분석 기법 - 서포트 벡터 머신, 결정 트리, 랜덤 포레스트 모델
의료 영상 데이터 분석 기법 - 서포트 벡터 머신, 결정 트리, 랜덤 포레스트 모델 서포트 벡터 머신은 일명 최대 마진 분류기라고 불리며, 기존의 로지스틱 선형 회귀가 가진 문제점들을 해결하였습니다. 손실 함수를 다시 살펴보면 y가 1인 경우 수식 5의 Z값이 양수이면 경계의 위쪽에 위치하고, 있어서 손실 값을 작게 하고 작거나 음수라면 높게 정의할 수 있습니다. 여러 가지 방법이 존재할 수 있는데, 이를 그림 8이 잘 보여주고 있습니다. 가장 쉽게 생각해볼 수 있는 손실 함수는 경계의 위에 있으면 손실 0, 아래에 있으면 손실 1로 정의되는 0, 1 손실 함수입니다. 그리고 로지스틱 선형 회귀에서 사용한 손실 함수인 –log 함수 기반의 크로스 엔트로피는 빨간색으로 표시되어 있으며, 경계의 위에 있다 ..
2022. 8. 2.
