혼공머신 에포크 과대적합중에 partial_fit 에 대한 질문입니다.

[민간인1호기]

p.210 에 보면  300번 에포크를 진행시키는 과정이 있는데 이때 fit이 아닌 partial_fit 을 사용합니다.

본문을 보면 partial_fit은 이미 손실함수가 구해진 상태에서 추가로 손실함수를 구하기 위해 사용하는 듯 보이는데 

import numpy as np

sc = SGDClassifier(loss = 'log',random_state=42)

train_score = []

test_score = []

classes = np.unique(train_target)

for _ in range(0,300):

  sc.partial_fit(train_scaled,train_target,classes=classes) 

  train_score.append(sc.score(train_scaled,train_target))

  test_score.append(sc.score(test_scaled,test_target))

위에서 사용한 코딩에서 설명은 partial_fit에 전달하기 위해 classes에 test_target값을 집어넣는다고 합니다.

하지만 책에 있는 설명 만으로는 왜 classes를 집어넣는 지 이해가 가지 않아 질문드립니다.

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

partial_fit 메서드는 데이터의 일부를 사용합니다.

따라서 전체 데이터의 클래스를 알 수 없기 때문에 클래스를 따로 전달해 주어야 합니다.

감사합니다!

2022년 6월 14일 (화) 오후 11:27, 민간인1호기 <juns...@gmail.com>님이 작성:

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