에너지와 함께

- 새로운 값은 기존의 데이터를 기준으로 가장 가까운 k개의 최근접 값을 기준으로 분류됨- k가 짝수되는 것은 피하도록- 과적합: k 가 1에 가까울수록 과소적합: k가 클수록 KNN 회귀(Regression)- 분류모델과 같고, k 개의 인접한 자료의 (가중)평균으로 예  KNN알고리즘은 종속변수가 어떤 것인지에 따라  분류/ 회귀로 나뉘어짐 분류(Classification): 종속변수가 범주형(categorical) 데이터일 때.예: "고객이 구매할 것이다(Yes/No)", "이메일이 스팸이다/아니다". 클래스 레이블 (0, 1, "Yes", "No") 회귀(Regression): 종속변수가 연속형(continuous) 데이터일 때.예: "아파트의 가격은 얼마인가?", "내일의 주식 가격은 얼마일까..

2024.12.08 - [Data Science/이론] - DS 이론 22- 나이브베이즈분류, 예제 DS 이론 22- 나이브베이즈분류, 예제https://sometipsfor.tistory.com/39 DS 실습 16- 나이브 베이즈- 사전 확률 및 추가 정보를 기반으로 사후 확률을 추론하는 통계적 방법인 베이즈 추정 기반 분류- 종속변수 각 범주의 등장 빈도인 사전확sometipsfor.tistory.com - 사전 확률 및 추가 정보를 기반으로 사후 확률을 추론하는 통계적 방법인 베이즈 추정 기반 분류- 종속변수 각 범주의 등장 빈도인 사전확률(prior) 설정이 중요   ex) "이전까지 이러이러한 빈도로 어떤 게 나왔다. 이 정도의 확률을 가진다" -> 사후확률 추론- 각 데이터의 사전 확률을 기..

2024.12.03 - [Data Science/이론] - DS 이론19~20- 선형회귀분석(머신러닝),로지스틱 회귀분석* DS 이론19~20- 선형회귀분석(머신러닝),로지스틱 회귀분석*※ 학습자료 정리한 내용입니다. 19차시 선형회귀분석_머신러닝파트앞에서 배운 통계파트의 선형회귀분석과 접근방식,관심사가 다름. 정확히 딱 분류되어 학습하기! - 선형회귀분석  1) 독립변sometipsfor.tistory.com   - 로지스틱 회귀분석은 확률 기반 이진/다중 분류 문제를 해결하기 위한 간단하고 효과적인 방법- 이항 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 0 / 1이며, 베르누이 분포를 따를 경우 사용- 모델의 산출 값은 각 데이터가 1이 될 확률이며, 이진 분류를 위해서 경계값(threshold) 필요. defa..

13차시 단순 회귀분석- 독립변수가 하나- 연속형 종속변수와 독립변수 간 선형관계 및 설명력을 확인하는 기법- 종속변수와 독립변수가 각각 하나인 경우의 단순 선형 회귀 모형- 설명력과 더불어 오차 평가 지표로 모델의 성능을 평가 statsmodels - ols()- 선형회귀 분석을 위한 statsmodels의 함수- ols 함수 내에 attribute 'formula' 에 종속변수와 독립변수를 선언 -> 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 정의하는 문자열   formula  = '종속변수 ~ 독립변수1 + 독립변수2 + ...' -> 순서 중요. 바뀌면 결과가 달라짐- fit() 메서드로 모델 적합시킴 -> predict() 예측- 변수명에 점 등 특정 특수문자가 있는 경우 오류 발생 ex) Sepal...