혼돈행렬2 [의사결정 나무, Decision Tree] with Python 데이터를 분류하고 예측하는 결정에 이르기 위해 특정 기준에 따라 'yes/no'로 답할 수 있는 질문을 이어나가면서 학습하는 의사결정나무(DecisionTree)에 대해서 정리해 보자. 이 전의 머신러닝 파트에서는 나이브베이즈 분류를 BernoulliNB를 통해서 실습해 보았다. [나이브 베이즈 분류Naive Bayes Classification] - BernoulliNB with Python 데이터가 각 클래스에 속할 특징 확률을 계산하는 조건부 확률 기반의 분류 방법인 나이브베이즈(NaiveBayes)에 대해서 정리해 보자. 그중에서 오늘은 BernoulliNB에 대해서 알아볼 것이다. 이 전의 머 py-moon.tistory.com 의사결정나무(DecisionTree)는 원본 데이터에서 하나의 규칙.. 2023. 2. 21. [로지스틱 회귀, Logistic Regression] with Python 선형 회귀모델을 분류로 사용해서 샘플이 특정 클래스에 속할 확률을 추정하는 데 사용하는 기법인 로지스틱 회귀(Logistic Regression)에 대해서 다뤄보자. 이 전의 머신러닝에서는 다중 회귀(Multiple Regression)에 대해서 다뤄보며 L1규제, L2규제, Elastic net에 대한 내용도 다뤄보았다. 다중 회귀(Multiple Regression Model) with Python 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수로 이루어진 회귀 분석인 다중 회귀(Multiple Regression) 분석에 대해서 정리해보고자 한다. 이 전글에서 머신러닝 중 다항 회귀(Polynomial Regression)에 대해서 정 py-moon.tistory.com 로지스틱 회귀분석은 종속변수의 수치를.. 2023. 2. 3. 이전 1 다음
