Introduction to Statistical Learning
1.03 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.
2.단순 선형 회귀 Simple Linear Regression
3.다중 선형 회귀 Multiple Linear Regression
4.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
5.04 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
6.로지스틱 회귀 Logistic Regression
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
7.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
8.릿지 회귀 Ridge Regression
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9.라쏘 회귀 Lasso Regression
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10.다항 회귀 Polynomial Regression
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11.K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)
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12.일반화가법모델(generalized additive model)
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13.트리(tree)
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14.랜덤포레스트 Random Forest
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15.부스팅(boosting)
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16.서포트 벡터 머신 Support Vector Machine
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17.05 모델 성능 평가
모델의 성능을 평가하는 방식은 다양하다. 우리는 소개된 각 기법을 한꺼번에 다루도록 하겠다.Confusion MatrixROC CurveAUC Score
18.Confusion Matrix