확률적 경사하강법과 더미 분류기

확률적 경사하강법

sgd_clf = SGDClassifier(random_state = 42)

sgd_clf.fit(X_train, y_train_5)

 

print(any(sgd_clf.predict(X_train)))

#True 출력

 

더미 분류기 

dummy_clf = DummyClassifier()

dummy_clf.fit(X_train, y_train_5)

 

print(any(dummy_clf.predict(X_train)))

#False 출력

 

둘의 출력이 다른 이유? 

- 확률적 경사 하강법을 사용하여 학습을 진행하면 모델은 점진적으로 데이터의 패턴을 파악하고 예측을 수행하는 경향을 가짐. 모델이 학습 데이터에 대해 어느 정도의 정확도를 갖추게 되었을 떄, 학습 데이터의 일부 또는 전체에 대해 예측이 맞음

- 더미 분류기는 주어진 데이터셋의 패턴을 고려하지 않고, 간단한 규칙에 따라 예측을 수행하는 간단한 분류기. 즉 대부분의 경우 예측이 거짓이 됨.