green's life_logging

1. 결정 트리가 어떻게 학습 데이터를 분할해 예측을 수행하는지 2. 이로 인한 과적합 문제 1,2를 시각화해 알아보겠다. 과정 1 : 분류를 위한 데이터 세트 제작 #테스트용 분류 데이터를 만들기 위한 함수 make_classification() from sklearn.datasets import make_classification import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.title("3 Class values with 2 Features Sample data creation") # 2차원 시각화를 위해서 feature는 2개, 결정값 클래스는 3가지 유형의 classification 샘플 데이터 생성. X_features, y_labels = ..

학습기록 2024. 4. 18. 11:37

pymlrev2/4장/4.2 결정 트리.ipynb at main · wikibook/pymlrev2 · GitHub pymlrev2/4장/4.2 결정 트리.ipynb at main · wikibook/pymlrev2 《파이썬 머신러닝 완벽 가이드(개정2판)》 예제 코드. Contribute to wikibook/pymlrev2 development by creating an account on GitHub. github.com Graphviz 패키지를 사용해 결정 트리 알고리즘이 어떠한 규칙을 가지고 트리를 생성하는지 시각적으로 확인할 수 있다. 출력된 결과를 보면 각 규칙에 따라 트리의 branch 노드와 말단 leaf 노드가 어떻게 구성되는지 한눈에 알 수 있다. 이를 자세히 살펴보자 리프 노드 : ..

학습기록 2024. 4. 18. 11:29

김규곤, 강창완, Geneveve Parreno, 최승배. (2017). A Study on Comparison of the Prediction Models for Lattice Spatial Data: Using Philippine Robbery and Murder Data. Journal of The Korean Data Analysis Society, 19(2), 587-597. [요약] 이 논문은 레이스(lattice) 공간 데이터의 예측 모델을 비교하는 연구에 관한 것이다. 레이스 공간 데이터는 지리적으로 구분된 지역에서 관측되는 데이터로, 인접 지역 간의 관계를 모델링하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 필리핀의 2012년 강도 및 살인 데이터를 사용하여 공간 예측 모델인 OLS(일반 최소 제곱..

학습기록 2024. 4. 17. 17:51

# 01 분류(Classification)의 개요 분류는 지도학습의 대표적인 유형이다. + 지도학습은 레이블(Lable), 즉 명시적인 정답이 있는 데이터가 주어진 상태에서 학습하는 머신러닝 방식 분류는 다양한 머신러닝 알고리즘으로 구현할 수 있다 베이즈(Bayes) 통계와 생성모델에 기반한 나이브 베이즈(Naive Bayes) 독립변수와 종속변수의 선형 관계성에 기반한 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 데이터 균일도에 따른 규칙 기반의 결정 트리(Decision Tree) 개별 클래스 간의 최대 분류 마진을 효과적으로 찾아주는 서포트 백터 머신(Support Vector Machine) 근접 거리를 기준으로 하는 최소 근접(Nearest Neighbor) 알고리즘 심층 연결 기반의 신..

학습기록 2024. 4. 11. 14:11

제작 일시2024.04.03 기획 목적1. 인스타그램 스토리 광고를 위한 포스터2. 사전에 제작한 카드뉴스와 비슷한 느낌제작 도구미리캔버스제작 과정1. 배경 삽입2. 들어갈 내용 정리 및 배치3. 일러스트 아이콘 혹은 작가 선정4. 들어갈 내용과 맞는 일러스트 선택 및 배치5. 피드백

경험정리 2024. 4. 11. 14:00