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머신러닝: 다중 레이블 분류 기법 탐구

머신러닝 분야에서 다중 레이블 분류(Multi-Label Classification)는 하나의 데이터 샘플에 대해 여러 개의 클래스 레이블을 할당하는 중요한 기술입니다. 기존의 단일 레이블 분류(Single-Label Classification)와는 달리, 현실 세계의 복잡한 데이터를 더 정확하게 모델링할 수 있게 해줍니다. 이 글에서는 다중 레이블 분류의 기본적인 개념과 주요 기법들을 살펴보고, 간단한 파이썬 예제를 통해 이해를 돕고자 합니다.💡 다중 레이블 분류란 무엇인가?단일 레이블 분류는 하나의 샘플이 단 하나의 클래스에 속한다고 가정합니다. 예를 들어, 이미지 분류에서 하나의 이미지에 '고양이' 또는 '개' 중 하나의 레이블만 할당하는 경우입니다. 반면, 다중 레이블 분류는 한 샘플이 여러 클..
머신러닝 2025. 3. 8. 23:48
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