로지스틱 회귀(Logistic Regression)
로지스틱 회귀(Logistic Regression) - 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법 로지스틱 회귀 목적 - 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 ...
로지스틱 회귀(Logistic Regression) - 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법 로지스틱 회귀 목적 - 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 ...
서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine) SVM이란 두 개의 그룹(데이터)을 분리하는 방법으로 데이터들과 거리가 가장 먼 초평면(Hyperplane)을 선택하여 분리하는 방법 - 데이터를 분리하기 위해 직선이 필요 - 직선이 한쪽 데이터로 ...
1. 트리 기반 모델 트리 기반 의사 결정 모델은 Feature space를 여러 개의 영역으로 나누는 것을 목표로 동작하는 알고리즘. Feature space를 평균(회귀) 또는 모드(분류)를 기반으로 주어진 관찰에 대한 예측 수행 2. 트리 기반 모델의 평가 척도 ...
스태킹은 Stacked Generalizaion의 줄임말로, 여러 가지 머신러닝 기법으로 만들어진 예측기들의 예측을 취합하는 방법이다. 보팅처럼 간단한 함수를 사용하는 대신 이러한 여러 예측기의 예측을 입력으로 받아들여 이들을 취합하는 모델을 훈련하는 것이 기본적인 아...
부스팅 기법이란 여러 개의 약한 머신러닝 기법을 차례대로 학습하는 과정에서 오류를 개선해 가면서 최종 성능을 높여 가는 앙상블 기법이다. 부스팅 기법은 여러 나무를 병렬 방식으로 학습하는 랜덤 포레스트 등의 방식보다는 느릴 수밖에 없다. 그 이유는 여러 나무 또는 머신...
테크닉 067 : 최적 생산 계획이 제약 조건을 만족하는지 확인하자 이전 글에 이어 최적 생산 계획이 제약 조거늘 만족하는지 확인할 것이다. 최적화 문제를 풀 때 가장 주의할 점은 최적화 계산을 한 결과를 이해하지 않고 그냥 받아들이면 안 된다는 것이다. 생산 최적화에...
테크닉 051~060을 통해 최적의 물류 계획을 세우기 위한 흐름을 배워보았다. 만약 "당신이 가지고 있는 데이터 분석 기술을 이용해서 우리 회사의 경영 현황을 계산해주세요"라는 의뢰를 받으면 그 업무를 어떻게 수행할까? 이 장에서는 몇 개의 라이브러리를 이용해 최적화...
테크닉 056 : 운송 경로 정보를 불러오자 이번 글에는 본격적으로 물류 데이터를 이용해 최적화를 진행해 볼 것이다. # 데이터 불러오기 df_tr = pd.read_csv('data/6장/trans_route.csv', index_col = '공장') df_tr.he...
