반응형 Breast cancer2 [머신러닝 with 파이썬] 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 이번에 알아볼 모델은 로지스틱 회귀(Logistic Regression)입니다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀 방식을 분류에 적용한 알고리즘을 말합니다. (이때, 회귀가 선형인가 비선형인가 하는 구분은 독립 변수가 아닌, 가중치(Weight) 변수가 선형인지 아닌지를 따릅니다.) 1. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)란? - 로지스틱 회귀는 로지스틱 함수(시그모이드(Sigmoid) 함수라고도 불립니다)를 사용하는 알고리즘으로, 분류(Classification) 문제를 다루는데 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. * 로지스틱(Logistic) 함수 ( 시그모이드(Sigmoid) 함수 라고도 불립니다)는 아래와 같습니다. * 이 함수에서 e는 자연 로그의 밑(약 2.71828)이며, x는 입력변.. 2023. 9. 22. [머신러닝 with Python] 앙상블(Ensemble) 학습 (4) / XGBoost 이번에 알아볼 앙상블 학습은 부스팅(Boosting) 기법 중 대표적인 방법인 XGBoost 입니다. XGBoost는 트리 기반의 앙상블 학습에서 가장 각광받고 있는 알고리즘 중 하나입니다. 유명한 캐글 경연 대회(Kaggle Contest)에서 상위를 차지한 많은 데이터 과학자가 XGBoost를 이용하면서 널리 알려졌습니다. 이는, 일반적으로 다른 머신러닝보다 뛰어난 예측 성능을 가지고 있는데요 1. XGBoost란? - XGBoost는 eXtreme Gradient Boosting의 약어로, 머신러닝과 데이터 분석에서 널리 사용되는 강력한 앙상블 학습 방법 중 하나입니다. - 특히, 트리 기반의 앙상블 학습 방법 중 하나로서 그 성능과 효율성으로 유명합니다. - XGBoost는 지난 포스팅에서 알아본.. 2023. 9. 13. 이전 1 다음 반응형
