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목록기계학습 (3)
94년생 스피노자

저번에는 결정 트리에 대해 배웠다. 결정 트리의 문제를 과적합이 심하다는 것이다. 이를 해결하기 위해 Random Forests 기법이 쓰인다. Random Forests에서는 정말 무수히 많은 Tree Model을 만든다. 그리고 수많은 Tree Model들을 갖고 최적의 예측을 한다. 나무가 모여서 숲이 되는 것이다. Tree Model을 엄청 많이 만들 때는 Random하게 만든다. 그래서 Random Forests인 것이고 과적합을 해결할 수 있는 것이다. 1. StatQuest: Random Forests Part 1 - Building, Using and Evaluating https://www.youtube.com/watch?v=J4Wdy0Wc_xQ 모두 행복하길 -끝-

이번 주는 Tree model에 대해 배운다. Tree model은 마치 나무에서 가지가 뻗듯이 생겨서 붙여진 이름이다. Tree model은 데이터를 분류하기 위해 고안된 모델이다. 예를 들어 포도, 딸기, 그리고 사과를 분류한다고 생각해보자. 우선 색깔을 기준으로 나누면 보라색 그룹에 포도가 들어간다. 빨간색 그룹에는 딸기와 사과가 있어 아직 분류가 완전하지 않다. 그래서 추가적으로 크기를 기준으로 나누면 딸기와 사과도 나뉘게 된다. 이런 식으로 가지치기 해나가는 것이 Tree model의 기초다. 1. Decision Trees https://www.youtube.com/watch?v=7VeUPuFGJHk 2. Let’s Write a Decision Tree Classifier from Scrat..

저번에는 단순회귀분석에 대해서 배웠다. 단순회귀분석은 독립변수 1개와 종속변수 1개의 관계를 분석하는 것이다. 다중회귀분석은 독립변수 여러개와 종속변수 1개의 관계를 분석하는 것이다. 예를 들어 단순회귀분석에서는 몸무게를 추정하기 위해 키를 활용한다. 다중회귀분석에서는 몸무게를 추정하기 위해 키, 섭취열량, 그리고 성별을 활용한다. 이제 본격적으로 다중회귀분석을 배워보자. 1. 회귀분석에서 R-squared 계산하기 (How to Calculate R Squared Using Regression Analysis) https://www.youtube.com/watch?v=w2FKXOa0HGA&feature=youtu.be 2. Standard Error of the Estimate used in Regre..