회귀모델5 [PYTHON] 딥러닝 회귀 모델 (Regression Model) 딥러닝 회귀는 딥러닝(신경망)을 사용하여 연속형 값을 예측하는 회귀 문제를 해결하는 기술입니다. 딥러닝은 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있는 강력한 도구로, 다양한 형태의 데이터에 대해 효과적으로 적용될 수 있습니다. 딥러닝 회귀는 예측할 출력 값에 대한 연속적인 값을 예측하는 데 사용됩니다. 알고리즘 동작 방식:인공 신경망 구성: 딥러닝 회귀는 여러 층으로 구성된 인공 신경망을 사용합니다. 이 인공 신경망은 입력층, 은닉층(하나 이상), 출력층으로 구성되며, 각 층은 뉴런(노드)으로 구성됩니다.순전파(Forward Propagation): 입력 데이터가 인공 신경망의 입력층으로 전달되고, 각 층의 가중치와 편향을 고려하여 계산된 출력이 순차적으로 전달됩니다. 이러한 과정을 통해 .. 2024. 4. 28. [PYTHON] 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 분류 문제에 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나입니다. 이름은 회귀라는 용어를 포함하고 있지만, 실제로는 분류를 수행합니다. 이 알고리즘은 이진 분류와 다중 클래스 분류 모두에 적용될 수 있습니다. 알고리즘 동작 방식:로지스틱 함수: 로지스틱 회귀는 입력 특성의 선형 조합을 계산하고, 그 결과를 로지스틱 함수(또는 시그모이드 함수)에 적용합니다. 이 함수는 입력 값을 0과 1 사이의 값으로 변환합니다.모델 학습: 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 이 과정에서는 최적의 가중치(계수)를 찾는 것이 목표입니다.결정 경계: 학습된 모델은 입력 특성의 선형 조합을 계산하고, 그 결과를 로지스틱 함수에 적용하여 확률 값을 계산합니다. 확률 값은 입.. 2024. 4. 28. [PYTHON] 의사 결정 트리(Decision Tree) 의사 결정 트리(Decision Tree)는 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 분류와 회귀 문제에 모두 사용될 수 있습니다. 이 알고리즘은 트리 구조를 사용하여 데이터를 분할하고 판단 기준을 결정하여 예측을 수행합니다. 알고리즘 동작 방식:특성 선택: 먼저 가장 중요한 특성을 기준으로 데이터를 분할하는 특성을 선택합니다. 이는 정보 이득(information gain), 지니 불순도(Gini impurity) 등의 지표를 사용하여 결정됩니다.트리 분할: 선택된 특성을 기준으로 데이터를 분할합니다. 각 분할은 데이터를 가장 잘 분류하는 방향으로 이루어집니다.재귀적 분할: 분할된 하위 집합에 대해 재귀적으로 위 과정을 반복합니다. 이 과정은 분류가 완료될 때까지 계속됩니다.리프 노드 할당: 분할이 더 이상 .. 2024. 4. 28. [PYTHON] 선형회귀 LinearRegression 선형회귀 선형 회귀는 통계학과 기계 학습에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 예측 모델 중 하나입니다. 데이터 포인트들 간의 선형 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 이 모델은 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 간의 관계를 설명하고 예측하는 데 사용됩니다. 간단한 예로, 집의 면적과 가격 사이의 관계를 고려해보겠습니다. 여기서 집의 면적이 독립 변수이고 가격이 종속 변수입니다. 선형 회귀 모델은 이러한 데이터를 가장 잘 설명하는 직선을 찾습니다. 선형 회귀 모델은 보통 다음과 같은 형태를 가집니다: 여기서,𝑌Y는 종속 변수입니다.𝑋X는 독립 변수입니다.𝛽0β0는 절편(intercept)으로, 회귀 직선이 𝑋X축을 어디서 만나는지를 나타냅니다.𝛽1β1는 기울기(slope)로, 𝑋X.. 2024. 4. 28. 이전 1 2 다음
