Regression
데이터를 입력 받아, output으로 실수를 출력하는 task
ex) stock prediction,
Ordinal Regression
Summary
“Order dependence like in metric regression, but no metric distance.”
→ 서열은 있으나, 절대적 간격(크기)는 없다.
“Discrete values like in classification, but order dependence.”
→ 출력 형태는 분류와 동일.
- In same word: ordinal classification, ranking(살짝 다르긴 함.)
- predict correct (ordered) label
- 순서와 label 모두 맞아야 loss가 0.
Attention
단순 cross-entropy는 위 문제에서 30대를 40대로 예측하나, 50대로 예측하나 차이가 같다고 계산함.
그렇게 때문에 ordinal-loss를 다루는 다른 metric을 사용해야 함.
Ranking
- loss로 count 되는 건 only order → loss = 0 if order is correct.