다중 분류 머신러닝 실험 예비보고서

문서 내 토픽

1. 다중 분류(Multinomial Classification)

다중 분류는 세 개 이상의 범주를 가진 범주형 목표 변수를 예측하는 기계 학습 방법입니다. 이진 분류와 달리 입력된 특징을 기반으로 여러 클래스 중 하나에 입력을 할당합니다. 핵심은 softmax 함수를 사용하여 각 클래스의 확률을 계산하고, 이 확률들의 합이 1이 되도록 정규화합니다. 자연어 처리, 의료 진단, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용됩니다.
2. Softmax 함수와 교차 엔트로피 손실

Softmax 함수는 로지스틱 함수를 여러 클래스로 일반화하여 각 클래스의 점수를 확률로 변환합니다. 교차 엔트로피 손실 함수는 실제 레이블과 모델의 예측 간의 비유사성을 측정하며, 다중 분류 모델 훈련에 일반적으로 사용됩니다. 이 손실 함수는 확률 값 기반의 모델 성능 측정에 특히 적합합니다.
3. 다중 분류의 실제 응용

다중 분류는 자연어 처리(감정 분석, 주제 분류, 의도 탐지), 이미지 인식(의료 영상, 자율주행차), 의학적 진단(질병 분류, 개인 맞춤 의학) 등 다양한 분야에서 광범위하게 응용됩니다. 예를 들어 감정 분석은 텍스트를 긍정/부정/중립으로 분류하고, 의료 영상 분석은 종양의 양성/악성 여부를 판단합니다.
4. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

로지스틱 회귀는 로지스틱 함수(시그모이드 함수)를 사용하여 이진 결과를 예측하는 통계적 방법입니다. 함수는 모든 실수를 0과 1 사이의 범위로 매핑하여 확률을 추정합니다. 비용 함수로 로그 손실을 사용하며, 경사 하강법 등의 최적화 알고리즘으로 모델을 훈련합니다. 스팸 탐지, 질병 진단 등의 분류 작업에 널리 사용됩니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 다중 분류(Multinomial Classification)

다중 분류는 머신러닝에서 가장 실용적이고 중요한 문제 중 하나입니다. 이진 분류를 넘어 3개 이상의 클래스를 구분해야 하는 현실의 많은 문제들을 해결할 수 있기 때문입니다. 다중 분류의 핵심은 각 샘플이 정확히 하나의 클래스에만 속한다는 상호배타적 가정에 있습니다. 이를 통해 확률 기반의 명확한 의사결정이 가능해집니다. 다양한 알고리즘(신경망, 결정트리, SVM 등)이 다중 분류에 적용될 수 있으며, 각각의 장단점을 이해하고 문제에 맞게 선택하는 것이 중요합니다. 특히 클래스 불균형 문제가 발생할 수 있으므로 이를 해결하기 위한 전략도 필수적입니다.
2. Softmax 함수와 교차 엔트로피 손실

Softmax 함수는 다중 분류 문제의 핵심 활성화 함수로서 매우 우아한 설계입니다. 임의의 실수값을 0과 1 사이의 확률로 변환하면서 모든 확률의 합이 1이 되도록 정규화합니다. 이는 다중 분류의 확률적 해석을 가능하게 합니다. 교차 엔트로피 손실은 Softmax와 완벽하게 짝을 이루는 손실함수로, 예측 확률분포와 실제 분포 간의 차이를 효과적으로 측정합니다. 이 조합은 수치적으로 안정적이고 기울기 계산이 간단하여 역전파 학습에 매우 효율적입니다. 이론적으로도 정보이론의 관점에서 명확한 의미를 가지므로 신뢰할 수 있는 선택입니다.
3. 다중 분류의 실제 응용

다중 분류는 현실의 거의 모든 분야에서 활용됩니다. 이미지 분류(MNIST, ImageNet), 자연어 처리(감정분석, 의도분류), 의료진단, 스팸 필터링 등 무수히 많은 응용이 있습니다. 특히 딥러닝의 발전으로 이미지 분류 성능이 인간 수준을 넘어섰으며, 이는 다중 분류 기술의 실용성을 증명합니다. 다만 실제 응용에서는 클래스 불균형, 노이즈 있는 레이블, 새로운 클래스 등 다양한 도전과제가 존재합니다. 따라서 단순히 높은 정확도만 추구하기보다는 비즈니스 요구사항에 맞는 평가지표 선택과 모델 해석가능성도 중요합니다.
4. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

로지스틱 회귀는 선형 모델의 단순함과 확률적 해석의 명확함을 결합한 우수한 알고리즘입니다. 원래는 이진 분류를 위해 설계되었지만, 일대다(One-vs-Rest) 또는 다항 로지스틱 회귀로 확장하여 다중 분류도 처리할 수 있습니다. 계산이 빠르고 해석이 용이하며 과적합 위험이 낮아서 기준 모델로 자주 사용됩니다. 특히 특성과 클래스 간의 관계를 이해하고 싶을 때 가중치 계수를 통해 직관적인 해석이 가능합니다. 다만 비선형 관계를 직접 모델링하지 못하므로 복잡한 패턴이 있는 데이터에서는 성능이 제한될 수 있습니다.