ASAC 40일차_머신러닝 8일차

24.01.25

Regression(회귀)

Linear Regression(선형회귀)

• 크게 2가지 방식으로 나뉨
  • 전통적 통계 방식 ⇒ 전통 통계 선형 회귀 모델
  • ML ⇒ Tree ⇒ RF Regression/ XGB Regression/ LGBM Regression

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• 전통적인 방식: LASSO, Ridge, Elastic(L1 + L2)
  • 행렬의 기본적인 표현, 곱, 벡터 내적, 이차형식
  • 역행렬, 랭크 → 컬럼에 대한 종속/독립에 대한 정리와 이해가 필요하다
• → 각각 얼마나 계수에 대한 규약을 할지가
  • UF/OF : Bias는 조금 낮아지더라도, Variance를 확보하는 방향
• 규약의 정도를 가지고 학습의 방향성 결정

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Logistic Regression

선형 회귀에서 출력값을 sigmoid함수를 통해 0~1의 확률로 바꿔준다. 

 

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