[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] 전처리, 로지스틱 회귀, 회귀 트리
이번 포스팅에서는 회귀 모델을 통해서 학습하기 이전에 어떤 전처리를 거쳐야 하는지, 이름에는 회귀가 포함되어 있지만 실제로는 분류에 많이 사용되는 로지스틱 회귀, 그리고 회귀 트리에 대해서 다뤄보자. 선형 회귀 모델을 위한 전처리 선형 모델 : 피처와 타깃 값 간 선형의 관계가 있다고 가정하고, 이러한 최적의 선형 함수를 찾아내 결과 값을 예측. 피처 값과 타깃 값 모두 정규 분포인 형태를 매우 선호하며, 이 데이터 분포들이 한쪽으로 쏠리는 등 왜곡된 경우에는 예측 성능에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 선형 모델의 성능을 높이는 여러가지 전처리 방법 스케일링(Standard Scaler, MinMax Scaler) 1번의 방법이 성능 향상에 큰 영향을 주지 못하는 경우, 다항 특성을 적용하여 ..
기계학습/Machine Learning
2021. 7. 8. 20:53
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