My Data Story

◈ '결정 트리' 목차 ◈ 1. 결정 트리 분류 모델 2. 결정 트리 회귀 모델 결정 트리 회귀 모델의 생성 원리와 결정 트리의 활용 및 불안정성에 대해 살펴보자. 1. 결정 트리 회귀 모델 생성 원리 1.1 재귀 분할 예측값과 실제값 사이의 차이가 감소하도록 예측 변수 값을 기준으로 반복적으로 데이터를 분할해나간다. 응답 변수 Y와 P개의 예측 변수 집합 X(j) (j=1,2 ... , P) 있다고 가정할 때, 파티션 A를 두 개의 하위 영역으로 나누는 가장 좋은 재귀적 분할 방법은 다음과 같다. step1 모든 예측 변수 X(j)에 대해 a. X(j) 에 해당하는 모든 변수 값 s(j) 에 대해, i. A에 해당하는 모든 레코드를 X(j) =s(j) 인 부분으로 나눈..

◈ '머신러닝 프로젝트' 목차 ◈ 1. 머신러닝 프로젝트 절차(1) - 큰 그림 보기 데이터를 보기 앞서 명확하게 수립하고 넘어가야 할 내용들에 대해 살펴보자. 2. 머신러닝 프로젝트 절차(2) - 데이터 샘플링 및 훈련/테스트 세트 만들기 3. 머신러닝 프로젝트 절차(3) - 데이터 이해를 위한 탐색 4. 머신러닝 프로젝트 절차(4) - 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비 5. 머신러닝 프로젝트 절차(5) - 모델 훈련 및 검증 6. 머신러닝 프로젝트 절차(6) - 모델 세부 튜닝 7. 머신러닝 프로젝트 절차(7) - 시스템 론칭 1. 문제 정의 비즈니스의 정확한 목적을 파악해야 한다. 그리고 현재 솔루션은 어떻게 적용되고 있는 지 파악한다. 현황에 대한 자료들과 명확한 비즈니스 목적 하에 시스템을 ..

◈ '회귀' 목차 ◈ 1. 선형 회귀 개념 2. 선형 회귀 모델 훈련 3. 선형 회귀 모델 평가 및 모델 선택 선형 회귀 모델 평가 지표에 대해 살펴보고, 다중 선형 모델 구현 시 최적의 예측 변수 선택하는 방법에 대해 알아보자. 4. 선형 회귀로 새로운 데이터 예측 5. 선형 회귀 모델 해석 6. 선형 회귀 가설 검정 : 회귀 진단 7. 비선형 회귀 - 다항 회귀, 스플라인 회귀 8. 규제가 있는 선형 회귀 1. 선형 회귀 모델 평가 Average Error sign effect 에 따라 적절하지 않은 결론으로 도달하기 쉬워 절대 사용 안 한다. Mean Absolute Error (MAE) Average Error 에 절댓값을 적용한 지표인데 상대적 차이값을 나타내기 어렵다. Mean Absolute..