- 전체보기(21)
- MachineLearning(4)
- Statistics(3)
- bookreview(2)
- Model Evaluation(2)
- machine learning(2)
- Classification(2)
- classfiers(2)
- datascience(2)
- evaluation(1)
- LDA(1)
- validation(1)
- Linear Discriminant Analysis(1)
- KNN(1)
- Bayes Theorem(1)
- roc auc(1)
- statisticallearning(1)
- qda(1)
- Linear Regression(1)
- Regression(1)
- training error(1)
- Classfier(1)
- test error(1)
- parametric(1)
- quadratic discriminant analysis(1)
- Supervised Learning(1)
- confusion matrix(1)
Training Error vs Test Error
우리는 아래과 같이 Training Error와 Test Error를 정의하고 사용한다.Training Error Rate와 Test Error Rate는 다르다.Model이 Ground-Truth와 가장 비슷한 복잡도를 가질 때 최적의 Test Error를 갖는다.
회귀분석 기법별 비교
회귀분석은 데이터 분석에 사용되는 매우 강력한 머신러닝 도구이다. 어떻게 작동하는지, 주요 유형에는 어떤 것들이 있는지, 그리고 비즈니스에 어떤 도움을 주는지 알아보자.회귀분석은 종속 변수(target)와 하나 이상의 설명 변수(예측 변수라고도 함) 간의 미래 사건을
다항 회귀 Polynomial Regression
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
라쏘 회귀 Lasso Regression
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
릿지 회귀 Ridge Regression
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
Confusion Matrix
05 모델 성능 평가
모델의 성능을 평가하는 방식은 다양하다. 우리는 소개된 각 기법을 한꺼번에 다루도록 하겠다.Confusion MatrixROC CurveAUC Score
모수적 기법과 비모수적 기법
인공신경망 모델은 인풋, 은닉, 아웃풋 3개의 층(layer)으로 구성되어 있으며 각 층에 있는 노드들이 서로 연결된 네트워크 그래프 형태로 표현된다. 인공신경망 모델은 일단 네트워크 구조가 결정되면, 층간 노드들을 연결하고 있는 연결선의 가중치를 결정하는 것이 핵심이
선형 회귀의 잠재적 문제
선형회귀모델을 다은과 같은 특정 자료에 적합할 때 많은 문제가 발생한다.1\. 반응변수-설명변수 상관관계의 비선형성2\. 오차항들의 상관성3\. 오차항의 상수가 아닌 분산4\. 이상치5\. 레버리지가 높은(영향력이 큰) 관측치6\. 공선성선형회귀모델의 기본 가정은 반응
다중 선형 회귀 Multiple Linear Regression
03 선형회귀 Linear Regression
지도학습의 매우 단순한 기법인 선형회귀에 대한 부분이다. 양적 반응변수를 예측하는데 유용하게 사용되고 있으며, 많은 통계 학습 기법이 선형 회귀의 일반화 또는 확장으로 볼 수 있다.
서포트 벡터 머신 Support Vector Machine
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
부스팅(boosting)
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
랜덤포레스트 Random Forest
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
트리(tree)
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
일반화가법모델(generalized additive model)
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
선형판별분석 Linear Discriminant Analysis (작성중)
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
04 분류 classification
분류기classifiers 질적 반응변수를 예측하는데 사용될 수 있는 분류기는 아래와 같은 기법이 있다. 로지스틱 회귀(logistic regression) 선형판별분석(linear discriminant analysis) K-최근접이웃(k-nearest neig