Multinomial

linear regression 식

softmax

sklearn 구현

BMI 예제

성능평가 metric : accuracy

정규화 : Min-Max Scaler

model 생성 : logistic regression

데이터 전처리

Model 생성 후 학습 및 평가

Tensorflow 구현

multinomial이므로 label을 one-hot encoding 처리

train_t_data, test_t_data를 tensorflow node로 생성해서 one-hot encoding

반복 학습

주의해야 할 점 : 학습 데이터의 사이즈가 매우 크면 메모리에 데이터를 한번에 loading 할 수 없다. => memory fault 나면서 수행 중지

for step in range(10000):
     _, loss_val = sess.run([train, loss], feed_dict={X:norm_train_x_data,
                                                      T:onehot_train_t_data})
     if step % 1000 == 0:
         print('loss value : {}'.format(loss_val))

해결 방법 : batch 처리

성능평가 (Accuracy)