Over-Sampling & Under-Sampling & SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)
# 클래스 불균형 자료(Imbalanced Data) 클래스 불균형 자료는 타겟변수의 클래스가 불균형한 자료를 의미합니다. 타겟변수의 클래스가 불균형하다는게 무슨 말인지 잘 이해가 되지 않으신다고요? 언제나 그랬듯이 이번에도 간단한 예시와 함께 살펴봅시다! 자, 여기에 이메일 데...
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다항회귀(Polynomial Regression)
다항회귀 (Polynomial Regression) 지난 글에서는 선형회귀 (Linear regression)에 대해 알아보고 실습까지 진행해보았다. 이번 시간에는 다항회귀와 다중선형회귀가 무엇인지와 이 둘의 차이에 대해 알아보도록 하자. (그 전에, 선형회귀에 대해 잘 ...
베이지안 최적화 기반의 HyperOpt를 이용한 하이퍼 파라미터 튜닝
하이퍼 파라미터 튜닝 수행 방법 대표적으로 GridSearch, RandomSearch, Bayesian Optimization, 수동 튜닝이 있다. 하이퍼 파라미터 튜닝의 주요 이슈 ●Gradient Boosting 기반 알고리즘은 튜닝 해야 할 하이퍼 파라미터 개수가 많고...
다중 분류 및 Softmax Regression(소프트맥스 회귀)이란?
이진 분류란? 이진 분류란, 문제에 대한 정답을 두 가지 답 중 하나로 분류하는 것을 의미한다. 예를 들어, 문제에 대한 정답이 0 과 1 중 하나라면, 해당 문제에 대한 정답이 1 일 확률이 출력되고, 해당 확률이 0.5 이상이면 ...
24/01/17 과제
(과제) 앙상블 학습과 랜덤 포레스트 참고 (구글코랩) 앙상블 학습과 랜덤 포레스트 의 소스코드를 먼저 공부하세요. 문제 1 Machine Learning 5 Random Forests의 내용을 캐글(Kaggle)에서 정리, 학습해보세요. 문제 2 Machine Lear...