노트 :

1. 회귀(Regression) : 영국의 통계학자 갈톤(Galton)이 유전적 특성을 연구하면서 체계화함. 부모와 자식의 키의 상관관계를 들여다 보면 부모의 키가 모두 클 때 자식의 키가 크긴 하지만 부모를 능가할 정도로 크지 않고, 부모의 키가 모두 작을 때 그 자식의 키가 작기는 하지만 부모보다는 큰 경향성을 띔. 즉, 사람의 키는 평균 키로 회귀하려는 경향을 가지고 있으며, 회귀 분석은 이러한 자연법칙을 적용하여 데이터의 값이 평균과 같은 일정한 값으로 돌아가려는 점에 착안하여 분석을 진행함 회귀분석: 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링 2. 선형회귀 : 실제값과 예측값의 차이(오류)를 최소화하는 직선형 회귀선을 최적화하는 방식 3. 머신러닝에서의 회귀예측의 목표 : 주..

머신러닝을 위한 대표적인 인코딩 방식에는 2가지가 있다. ① 레이블 인코딩(Label Encoding) : 카테고리 피처를 숫자 값으로 변환 ② 원-핫 인코딩(One Hot Encoding) : 피처의 개수만큼 칼럼을 만들어 고유값에 해당하는 칼럼에만 1을 표시하고 나머지 칼럼에는 0을 표시 1. 레이블 인코딩 (1) 방식 카테고리 피처인 제품분류를 0~5에 이르는 숫자 값으로 변환한다. (2) 코드 사이킷런의 LabelEncoder 클래스를 임포트한 후, LabelEncoder 객체를 생성한다. 이후 fit()과 transform()의 인자에 리스트로 된 피처를 넣어서 변환한다. 결과값인 label을 출력해보면 ndarray인 [1, 3, 5, 4, 2, 0, 1, 5]가 출력된다. 해당 피처가 어떤 ..

파이썬 머신러닝 라이브러리 중 가장 대중적인 라이브러리인 사이킷런. 쉬운 인터페이스와 오랫동안 사용되어 안정성이 검증된 라이브러리이다. 사이킷런에 구현되어 있는 분류 클래스와 회귀 클래스는 아래와 같다. 사이킷런의 주요 모듈을 간략하게 정리하면 아래와 같다. 이것 말고도 더 많은 모듈이 있어서 차차 배워 갈 예정.