회귀(Regression)의 이해 - 회귀 분석이란 변수들 간의 관계를 분석하는 통계적 절차 - 독립변수와 종속변수 간의 상관 관계를 분석하는 통계적 절차 - 머신러닝의 대표적인 지도학습 방법 회귀의 목표 - 독립변수와 종속변수 간의 관계를 잘 나타내는 최적의 회귀선을 찾는 것 - 머신러닝에서는 학습이라는 과정을 통해 최적의 회귀선을 찾아냄 단순 선형회귀 분석의 목표 - 종속변수를 가장 잘 설명할 수 있는 최적의 회귀계수를 찾아 회귀선을 추적하는 것 - y = Wx + b (w는 가중치, b는 편향) - w와 b : 회귀계수(Regression Coefficients) 다중 선형회귀 분석의 목표 - 종속변수를 가장 잘 설명할 수 있는 최적의 회귀계수를 찾아 회귀선을 추정하는 것 - 독립변수가 2개 이상 ..
- import matplotlib.pyplot as plt : 라이브러리 로딩 - plt.figure() : 일종의 그래프를 그릴 수 있는 도화지를 생성하는 개념으로 그래프의 사이즈 조정시 figsize 옵션을 통해 지정할 수 있음 - plt.scatter(X, y) : 산점도 시각화 - plt.xlabel(), plt.label() : 그래프의 x축, y축 설명 - plt.show() : 그래프 화면에 시각화
종속변수(label, y) : 아파트 가격 독립변수(feature, x) : 범죄율, 대중교통 접근성, 방의 개수, 학교 수, Etc. 회귀 분석이란, 변수들 간의 관계를 분석하는 통계적 절차. 독립변수와 종속변수 간의 상관 관계를 분석하는 통계적 절차. 선형 회귀 분석(Linear Regression) - 독립변수와 종속변수의 관계가 선형인 경우. - 독립변수가 1개인 경우 : 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression) - 독립변수가 2개 이상인 경우 : 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) sklearn.linear_model의 LinearRegression 사용 1) 회귀분석에 사용할 데이터 확인 2) LinearRegression 클래스 객체 생성 ..
모델 : 머신러닝에서 어떠한 문제를 해결하는 시스템. 문제의 유형에 따라 성능을 측정할 수 있는 지표가 다름. 회귀분석 모델의 성능 측정 회귀(Regeression)분석의 성능 지표 MSPE : 정답과 예측값 차의 제곱 가중함 R Square : MSE / 데이터셋의 분산 Adjusted R Square : R Square 값에 input feature의 개수 패널티 가중치를 준 값 분류분석 모델의 성능 측정 분류(Classification)분석의 성능 지표 Precision : 정밀도. 모델에서 모델에서 정답이 아닌 것을 얼마나 잘 걸러내는가를 보여주는 지표. Recall : 재현율. 모델에서 실제 정답을 얼마나 많이 선택하는가를 보여주는 지표. * Recall이 중요한 경우 - Test 데이터가 Po..
https://www.codepresso.kr/course/59 프리미엄 IT 교육 서비스 - 코드프레소 www.codepresso.kr 딥러닝의 핵심 개념에 대해서 배울 수 있는 좋은 강의였다. 코드프레소 체험단이 시작된지, 8일째. 강의 내용은 생각보다 짧아서 금방 끝냈다. 책으로만 이해하기에는 어려웠던 내용을 강의자료와 함께 강사님의 설명을 들으니, 이해가 훨씬 잘되었다. 코드프레소의 다음 강의가 기대된다. 강사님의 설명이 조금 뒤죽박죽인 감이 없잖아있지만, 공부를 하는데는 문제가 없었다.
