노력에는 지름길이 없으니까요

변수 선택 방법 세 가지를 이번에 팀 프로젝트에서 사용하게 될 것 같아, 미리 조사해두기로 한다. 1. 전진 선택법 (Forward Selection)sklearn.feature_selection 중 SequentialFeatureSelector라는 메소드를 사용할 시 쉽게 재현할 수 있다. 2. 후진 제거법 (Backward Elimination)sklearn.feature_selection 중 RFE라는 메소드를 사용할 시 쉽게 재현할 수 있다.rfe = RFE(lgr, n_features_to_select=10, step=1) n_features_to_select : 몇개의 변수를 선택할 것인가?   3. 단계 선택법 (Stepwise)패키지 자체는 구현되어 있지 않은 듯 하다. 일반적으로 가장 많..

로지스틱회귀선형회귀를 차용하여 로지스틱이라는 방법을 가져와서 분류. 타이타닉 생존 분류 문제https://www.kaggle.com/c/titanic/data Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle www.kaggle.com  2 로지스틱회귀 이론X가 연속형 변수이고, Y가 특정 값이 될 확률이라고 설정P(Y = 생존(1))를 맞춘다. (0  Y가 0,1 범주형인 경우 함수 적합 ☑️ 로짓의 개념의 등장위 S형태의 함수를 만들기 위해서 오즈비(Odds ratio)의 개념을 적용해 보겠습니다. 갑자기 왠 생소한 개념이라 생각하겠지만, 승산비라 불리는 오즈비는 실패확률 대비 성공확률로, 도박사들이 자주 쓰는 개념입니다. 예를 들어 도박이 성공할 확률이 80%..

머신러닝의 정의☑️ 머신러닝 관련 용어 정리 AI: 인간의 지능을 요구하는 업무를 수행하기 위한 시스템 -> 휴먼 에러를 줄일 수 있음Machine Learning: 관측된 패턴을 기반으로 의사 결정을 하기 위한 알고리즘Deep Learning: 인공신경망을 이용한 머신러닝 (머신러닝의 하위집합)Data science: AI를 포괄하여 통계학과 컴퓨터공학을 바탕으로 발전한 융합학문 / 과학의 일부 (근거와 데이터를 가지고 의사결정을 한다.)Data Analysis: 데이터 집계, 통계 분석, 머신러닝을 포함한 행위 머신러닝(Machine Learning, ML)은 기술 통계 등을 통하여 집계된 정보로 의사결정을 했던 과거와 달리 데이터 수집과 처리 기술의 발전으로 대용량 데이터의 패턴을 인식하고 이를 바..