반응형 decisiontree2 데이터를 함수를 이용하여 불러오기(결정 트리 실습까지) - 이번 글에서는 데이터를 함수를 사용해서 불러오는 실습을 해보고자한다. - 데이터를 불러오는 것만 하면 아쉬우니, 실제로 불러온 데이터를 결정 트리 알고리즘으로 머신러닝 실습해보는 것을 포함한다. - 오늘의 컨셉 : ①데이터를 함수를 이용하여 불러온 뒤, ②해당 데이터로 머신러닝 실습 1. 데이터 확인하기 - 이번 글에서 사용할 데이터는 UCI 머신러닝 리포지토리에서 제공하는 사용자 행동인식 데이터 세트(human activity recongnition using smartphones data set)이며, 이 데이터 세트에 대한 예측 분류를 수행할 것이다. - 해당 데이터는 30명에게 스마트폰 센서를 장착한 뒤 사람의 동작과 관련된 여러 가지 피처를 수집한 데이터이다. - 피처는 모두 561개이며 피.. 2023. 8. 23. 머신러닝 알고리즘(선형회귀, 결정트리 등) 이해하기 - 이번 글에서는 다양한 머신러닝 알고리즘 중 몇가지들을 배워보도록 하겠다. 1. 선형회귀 더보기 * 회귀분석이란 - 일단 회귀분석을 왜 하는지 알아야 앞으로 내용들도 섞이지 않을 것이다. 회귀분석은 총 4단계의 프로세스가 있다. 1단계 : 두 변수 사이에 선형적 관계가 있다고 강력히 의심될 때, 회귀분석을 실시한다. 아래 식으로 표현되는 선형관계가 존재하는 것으로 이미 가정한다. 2단계 : 적절한 방식으로 수집된 적절한 데이터를 통해서 두 변수 간 선형관계를 가장 잘 설명해주는 직선, 즉 회귀직선을 찾는다. 실제로 두 변수 간에 관계가 있는지는 지금 알 수 없기 때문에, 표본을 추출한다. 표본을 적절하게 추출하는 방식과 회귀직선을 긋는 방법인 최소자승법은 이 글에서는 생략하도록하고 언급만하도록 하겠다... 2023. 8. 21. 이전 1 다음 반응형
