Machine learning packages, functions (7)

핵심 패키지와 함수

scikit-learn

• LogisticRegression은 선형 분류 알고리즘인 로지스틱 회귀를 위한 클래스이다.
  solver 매개변수에서 사용할 알고리즘을 선택할 수 있다. 기본값은 'lbfgs'이다. 'sag'는 확률적 평균 하강법 알고리즘으로 특성과 샘플 수가 많을 때 성능이 빠르고 좋다.
  penalty 매개변수에서 L2 규제와 L1 규제를 선택할 수 있다. 기본값은 L2 규제를 의미하는 'l2'이다.
  C 매개변수에서 규제의 강도를 제어한다. 기본값은 1.0이며 값이 작을수록 규제가 강해진다.

• predict_proba() 메서드는 예측 확률을 반환한다.
  이진 분류의 경우에는 샘플마다 음성 클래스와 양성 클래스에 대한 확률을 반환한다. 다중 분류의 경우에는 샘플마다 모든 클래스에 대한 확률을 반환한다.

• decision_function()은 모델이 학습한 선형 방정식의 출력을 반환한다.
  이진 분류의 경우 양성 클래스의 확률이 반환된다. 이 값이 0보다 크면 양성클래스, 작거나 같으면 음성 클래스로 예측한다.
  다중 분류의 경우 각 클래스마다 선형 방정식을 계산한다. 가장 큰 값의 클래스가 예측 클래스가 된다.