AI(75)
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[Day 32] Sprint Review
https://www.codestates.com/ 코딩부트캠프 | 코드스테이츠 - 비전공생도 개발자가 될 수 있습니다 코딩부트캠프를 찾는다면? 개발자로 커리어 전환을 위한 책임있는 코딩 교육 기관! 서비스 기획자, 그로스 마케터, 데이터 사이언티스트 등 다양한 전문 커리어에 도전하세요. 취업 성공의 후기 www.codestates.com Summary 분류 평가지표 모델의 예측값에 Threshold가 적용되어 최종적으로 분류된 결과를 평가하는 지표들입니다. Threshold가 바뀔 경우 평가 지표의 값도 바뀝니다. TP / TN / FP / FN 예측 1 예측 0 실제 1 TP FN 실제 0 FP TN TP == True Positive == 진짜 양성 == 실제 1, 예측 1 TN == True Neg..
2022.03.08 -
[Day 31] Model Selection
https://www.codestates.com/ 코딩부트캠프 | 코드스테이츠 - 비전공생도 개발자가 될 수 있습니다 코딩부트캠프를 찾는다면? 개발자로 커리어 전환을 위한 책임있는 코딩 교육 기관! 서비스 기획자, 그로스 마케터, 데이터 사이언티스트 등 다양한 전문 커리어에 도전하세요. 취업 성공의 후기 www.codestates.com Warm-up 교차검증 ( Cross - Validation ) Note 교차검증 ( Cross - Validation ) 시계열 ( Time Series ) 데이터에 적합하지 않음 TargetEncoder OrdinalEncoder 보다 요즘 성능이 좋음. 하이퍼파라미터 튜닝 최적화 : 훈련 데이터로 더 좋은 성능을 얻기 위해 모델을 조정하는 과정 일반화 : 처음 본 ..
2022.03.08 -
[Day 30] Evaluation Metrics for Classification
https://www.codestates.com/ 코딩부트캠프 | 코드스테이츠 - 비전공생도 개발자가 될 수 있습니다 코딩부트캠프를 찾는다면? 개발자로 커리어 전환을 위한 책임있는 코딩 교육 기관! 서비스 기획자, 그로스 마케터, 데이터 사이언티스트 등 다양한 전문 커리어에 도전하세요. 취업 성공의 후기 www.codestates.com Warm-up Precision Recall Confusion Matrix Classification Note Confusion Matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() pcm = plot_confusion_m..
2022.03.04 -
[Day 29] Random Forests
https://www.codestates.com/ 코딩부트캠프 | 코드스테이츠 - 비전공생도 개발자가 될 수 있습니다 코딩부트캠프를 찾는다면? 개발자로 커리어 전환을 위한 책임있는 코딩 교육 기관! 서비스 기획자, 그로스 마케터, 데이터 사이언티스트 등 다양한 전문 커리어에 도전하세요. 취업 성공의 후기 www.codestates.com Warm-up Random Forests Note 앙상블 방법 : 한 종류의 데이터로 여러 머신러닝 학습모델을 만들어 그 모델들의 예측결과를 다수결이나 평균을 내어 예측하는 방법 Random Forests 버깅 ( Bagging , Bootstrap Aggregting ) : Bootstrap으로 훈련된 데이터를 다시 합치는 과정 부스스트랩 ( Bootstrap ) 샘플..
2022.03.03 -
[Day 28] Decision Trees
https://www.codestates.com/ 코딩부트캠프 | 코드스테이츠 - 비전공생도 개발자가 될 수 있습니다 코딩부트캠프를 찾는다면? 개발자로 커리어 전환을 위한 책임있는 코딩 교육 기관! 서비스 기획자, 그로스 마케터, 데이터 사이언티스트 등 다양한 전문 커리어에 도전하세요. 취업 성공의 후기 www.codestates.com Warm-up 결정트리 ( Decision Trees ) Note 결정트리 ( Decision Trees ) : 어떤 조건에 대해서 boolean으로 대답하는것 분류와 회귀문제 모두 적용 가능! 모델을 만들 때 독립 변수 Input의 Type은 범주형, 연속혁 ( 수치형 ) 둘다 가능! 분할 기준은 불순도를 비교하고 가장 적게 나오는 분기점! 트리 학습 비용함수 지니불순..
2022.03.03 -
[Day 27] Sprint Review
https://www.codestates.com/ 코딩부트캠프 | 코드스테이츠 - 비전공생도 개발자가 될 수 있습니다 코딩부트캠프를 찾는다면? 개발자로 커리어 전환을 위한 책임있는 코딩 교육 기관! 서비스 기획자, 그로스 마케터, 데이터 사이언티스트 등 다양한 전문 커리어에 도전하세요. 취업 성공의 후기 www.codestates.com Summary 선형 회귀 ( Linear Regression ) Tabular Data RSS ( Residual Sum of Squares ) SEE ( Sum of Square Error ) 종속변수 : 반응 ( Response ) 변수, 레이블 ( Label ), 타겟 ( Target ) 등으로 불림 독립변수 : 예측 ( Predictor ) 변수, 설명 ( Exp..
2022.02.28