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[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] : 다항 회귀 ( Polynomial, 편향, 분산)

회귀 이전 포스팅에서 설명한 회귀의 형태는 y = w_0 * x_0 + .... + w_n * x_n 이었다. 이것은 점들의 관계를 직선으로 표현하는 식이다. 하지만, 모든 현상을 직선으로 표현하는 것이 최선은 아니다. 어느 경우에는 조금 더 복잡하게 하는 경우에 최적의 회귀선을 나타내는 것일수도 있다. 이런 것을 표현하기 위해 다항회귀를 사용한다. 여기에서 "독립변수"가 단항식(x_0 ... x_n)이 아닌 2차, 3차로 표현되는 것을 다항(Polynomial) 회귀라고 한다. 다항이라는 것은 x_0, x_1, x_0 * x_1, (x_0)^2, (x_1)^2 .... 이라고 생각하면 된다. "독립변수"라는 것을 강조한 이유는 다항회귀면 비선형회귀여야 하는 것이라는 것에 대한 오해를 풀기 위해서이다. ..
기계학습/Machine Learning 2020. 9. 2. 22:25
[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷 런 평가지표 (정밀도, 재현율)

이전의 포스팅에서 실생활에 많이 쓰이는 정확도가 왜 머신러닝 분류쪽에서 주요한 성능 평가 지표로 사용될 수 없는지에 대해서 알아보았고, 정밀도와 재현율을 이해하기 위해서 오차 행렬의 각 요소(FN, FP, TN, TP)들이 의미하는 바를 알아보았다. 오차 행렬의 각 요소에 기반하여 정밀도와 재현율을 표현하자면, 정밀도 = TP / (FP + TP) 재현율 = TP / (FN + TP) 이렇게 수식처럼 나타내는 것이 계산을 하는 경우에는 편리하게 사용이 될 수 있으나, 정밀도와 재현율을 처음 접하는 사람들에게는 어떤 의미인지 이해하기 어려울 수 있다. 정밀도 = TP / (FP + TP) 분모를 보면 FP + TP 이다. FP는 Positive로 예측했지만 틀린 것을 의미하고, TP는 Positive로 예..
기계학습/Machine Learning 2020. 8. 6. 23:42