이론문제

1. KNeighborsClassifier에 문자열로 된 타깃값들을 전달했을때 전달한 타깃배열 내의 원소 순서는 보장된다.

   1. X
   2. 알파벳 순으로 매겨짐

2. 로지스틱 회귀는 회귀 모델이다.

   1. X
   2. 선형방정식을 활용한 분류모델임

3. 3개 이상의 클래스를 분류하는 다중분류에서 z값을 -1~1까지의 값으로 바꾸기 위해 소프트 맥스 함수를 사용한다.

   1. X
   2. 0~1까지의 값으로 바꿈

4. 소프트 맥스 함수를 사용해 0~1 사이의 값으로 변환한 각 클래스의 z값을 다 더하면 1이 된다.

   1. O

   $$ \frac{e^{z1}+e^{z2}+e^{z3}}{e\_sum} = 1 $$

5. 1 epoch는 전체 train_input 데이터에서 1개의 샘플을 뽑아 그 데이터에 대해서 훈련한 것을 의미한다.

   1. X

실습문제

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