굴러가는 분석가의 일상

본 게시물은 공부목적으로 작성 되었으며, 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 참고하였습니다. 편향-분산 Trade Off는 머신러니에서 꼭 집고 넘어 가야하는 중요한 이슈 중의 하나입니다. 머신러닝에 대해 공부를 해보셨다면, 왼쪽의 양궁 과녁 그림은 익숙하실겁니다. 왼쪽 상단 : 예측 결과가 실제 결과에 매우 근접하고 예측 변동이 크지 않아, 아주 뛰어난 성능을 보임 오른쪽 상단 : 예측 결과가 실제 결과에 근접하지만, 예측 결과가 실제 결과를 중심으로 넓게 분포 되어있음 왼쪽 하단 : 정확한 결과에서는 벗어나지만, 예측이 특정 부분에 집중 되어있음 오른쪽 하단 : 예측 결과가 실제 결과에 매우 상이하고, 결과를 중심으로 넓게 분포 되어있음 그렇다면, 편향 및 분산이 도대체 무엇일까요? 편향 (Bias) : 추..

본 게시물은 공부목적으로 작성 되었으며, 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 참고하였습니다. 회귀 분석이란? ▶ 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링하는 기법 예를 들어, 아파트의 방 개수, 방 크기, 주변 학군 등 여러 개의 독립변수 (X 값) 에 따라 아파트 가격이라는 종속변수 (Y 값)가 어떤 관계를 나타내는지 모델링하고 예측 하는 것을 뜻합니다. 또한, 독립변수의 값에 영향을 미치는 회귀 계수 (W 값) 도 포함 되어있습니다. 이에, 머신러닝의 회귀분석 핵심은 주어진 피처와 결정 값 데이터 기반으로 최적의 회귀 계수를 파악 하는 것 입니다. ▶ 회귀분석의 유형 일반 선형 회귀: 예측값과 실제값의 RSS를 최소화할 수 있도록 회귀 계수 최적화 Ridge 회귀 : 선형 회귀에 L2 ..

*본 커널은 아래의 URL을 통해 참조하였습니다. 참고 부탁드립니다. https://www.kaggle.com/code/viveksrinivasan/eda-ensemble-model-top-10-percentile 1. 프로젝트 이해하기 캐글에서 소개한 Bike Share Demand는 Washington DC의 자전거 대여 수요에 대해 Regression으로 예측하는 것 입니다. 2. 데이터 이해하기 datetime - hourly date + timestamp season - 1 = spring, 2 = summer, 3 = fall, 4 = winter holiday - whether the day is considered a holiday workingday - whether the day is ..