머신러닝실습4 머신러닝 실습: 분류분석 연습2 안녕하세요 블레이즈 테크노트의 블레이즈입니다. 이전 포스팅에서는 분류분석에 대한 데이터 전처리 작업을 살펴보았습니다. 2024.03.02 - [머신러닝(Machine Learning)] - 머신러닝 실습: 분류분석 연습1 오늘은 그 데이터를 활용해 본격적으로 모델 학습과 평가 과정을 진행해보겠습니다. 분류 모델에 대한 이론적 배경이 필요하신 분들은 이전 이론 포스팅을 참고해주세요. 로지스틱 회귀, 선형 판별 분석, K-최근접 이웃 분석 등 다양한 분류 모델에 대해 자세히 다루었습니다. 2024.03.01 - [분류 전체보기] - 머신러닝 이론 분류모델: 로지스틱 회귀, 선형 판별 분석, k-최근접 이웃 분석 이번 포스팅에서는 본격적으로 모델 학습과 평가를 진행해보도록 하겠습니다. 첫 번째 모델은 로지스틱.. 2024. 3. 3. 머신러닝 실습: 분류분석 연습1 안녕하세요 블레이즈 테크노트의 블레이즈입니다. 지난 포스팅에서 머신러닝 지도학습 중 분류 분석 모델을 다뤘습니다. 2024.03.01 - [분류 전체보기] - 머신러닝 이론 분류모델: 로지스틱 회귀, 선형 판별 분석, k-최근접 이웃 분석 이번 포스팅에서는 해당 분석법들을 실제 데이터로 분석해보고자 합니다. 이번 분석에서 사용한 데이터는 포스팅 최하단에 업로드하겠습니다. 먼저, 필요한 라이브러리를 불러오고 데이터를 준비해보죠. 데이터는 포스팅 말미에 첨부해두었으니, 함께 확인해주세요. import pandas as pd import numpy as np from time import time import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from skle.. 2024. 3. 2. 머신러닝 실습: 회귀분석 연습2 안녕하세요 블레이즈 테크노트 블레이즈 입니다. 지난 번에는 데이터 전처리에 관한 이야기를 나눴는데, 오늘은 그 전처리된 데이터로 실제 모델 학습과 평가를 해볼 예정입니다. 2024.02.28 - [머신러닝(Machine Learning)] - 머신러닝 기초: 회귀분석 연습 1 지난 번에 데이터 전처리 과정을 보여드렸지만 혹시나 해당 전처리 과정이 제대로 안되셨을까봐 전처리 완료 데이터를 포스트 맨 아래에 첨부하도록 하겠습니다. 이번 포스팅에서 다룰 회귀 모델은 선형 회귀, Ridge 회귀, Lasso 회귀, Elastic Net 회귀 모델입니다. 이러한 모델에 대한 이론적 배경은 아래의 포스팅에 설명했으니, 참고해주세요! 2024.02.26 - [머신러닝(Machine Learning)] - 머신러닝 이.. 2024. 2. 29. 머신러닝 실습: 회귀분석 연습 1 안녕하세요 블레이즈 테크노트 블레이즈 입니다. 오늘은 회귀 분석, 즉 데이터 사이의 관계를 예측하는 실습을 진행해보려고 해요. 회귀 분석이란, 주로 데이터 간의 선형 관계를 찾아내는 방법을 말합니다. 먼저 시작하기 전에, 데이터 분석에 필수적인 몇 가지 도구들을 준비해볼게요. numpy, pandas, matplotlib.pyplot, 그리고 seaborn 같은 라이브러리를 사용할 건데요, 이들에 대한 기초 사용법은 제가 이전에 작성한 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. 2024.02.23 - [머신러닝(Machine Learning)] - 머신러닝 기초_numpy 활용하기 2024.02.25 - [머신러닝(Machine Learning)] - 머신러닝 기초_pandas, matplotlib.pyplot .. 2024. 2. 28. 이전 1 다음
