Clinic-Classification

두 가지 Classification에 각각 어떤 Task 와 차이점을 적어주세요. (사진 출처: https://towardsdatascience.com/multi-class-classification-one-vs-all-one-vs-one-94daed32a87b)

ROC, AUROC는 분류모델의 평가지표입니다. 이 분류지표는 어떤 원리로 작동하는 것일까요? 이를 이해하기 위해서는 Classification의 y^, 즉 예측값이 정확히 무엇인지 먼저 알아야 합니다.

회귀 모델도 분류 문제에 사용할 수 있습니다. 다만 이때 사용되는 회귀 모델은, 저번 미션에서 배운 Linear Regression이 아닌 Logistic Regression입니다.

softmax가 무엇인지, logistc regression에 어떻게 활용되어 y^을 결정하는지에 대해 서술해주세요. (사진 출처: https://vitalflux.com/what-softmax-function-why-needed-machine-learning/)

(사진 출처 : https://medium.com/data-science-bootcamp/understand-cross-entropy-loss-in-minutes-9fb263caee9a)