반응형 딥러닝13 [혼공머신] 05-2 | 교차 검증과 그리드 서치 https://youtu.be/ZaIKUvHquEQ?si=a3D8by-rJAsxLb_Q 키워드검증 세트검증 세트는 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 모델을 평가할 때, 테스트 세트를 사용하지 않기 위해 훈련 세트에서 다시 떼어 낸 데이터 세트이다.교차 검증교차 검증은 우선 훈련 세트를 여러 폴드로 나눈 다음, 한 폴드가 검증 세트 역할을 하고 나머지 폴드로 모델을 훈련한다. 그리고 이런식으로 모든 폴드에 대해 검증 점수를 얻어 평균한다.그리드 서치그리드 서치는 하이퍼파라미터 탐색을 자동화해 주는 도구이다. 탐색할 매개변수를 나열하면 교차 검증을 수행한 후 가장 좋은 검증 점수의 매개변수 조합을 선택해준다. 그리고 이 매개변수 조합으로 최종 모델을 훈련한다.랜덤 서치랜덤 서치는 연속된 매개변수 값을 탐색할.. 2024. 11. 1. [혼공머신] 04-1 | 로지스틱 회귀 키워드로지스틱 회귀선형 방정식을 사용한 분류 알고리즘이다. 선형 회귀와 달리 시그모이드 함수나 소프트맥스 함수를 사용하여 클래스 확률을 출력할 수 있다.다중 분류타깃 클래스가 2개 이상인 분류 문제이다. 로지스틱 회귀는 다중 분류를 위해 소프트맥스 함수를 사용하여 클래스를 예측한다.시그모이드 함수선형 방정식의 출력을 따라 0과 1사이의 값으로 압축하여 이진 분류를 위해 사용한다.소프트맥스 함수다중 분류에서 여러 선형 방정식의 출력 결과를 정규화하여 합이 1이 되도록 만든다. 04-1 단원 내용럭키백의 확률04-1 단원에서 럭키백에 들어간 생선의 크기, 무게 등이 주어졌을 때 생선 7개에 대한 확률 출력하기 데이터 준비하기pandas의 unique()함수로 열의 고유한 값 추출하기타깃 데이터와 입력 데이터.. 2024. 10. 17. [혼공머신] 03-3 | 특성 공학과 규제 03-3 단원 내용다중 회귀다중 회귀는 여러 개의 특성을 사용하는 회귀 모델이다. 특성이 많으면 선형 모델은 강력한 성능을 발휘한다.특성 공학은 기존의 특성을 사용해 새로운 특성을 뽑아내는 작업이다.데이터 준비사이킷런의 변환기사이킷런은 특성을 만들거나 전처리하기 위한 다양한 클래스를 제공한다. 사이킷런에서는 이런 클래스를 변환기라고 부른다.다중 회귀 모델 훈련하기규제릿지 회귀릿지는 규제가 있는 선형 회귀 모델 중 하나이며 선형 모델의 계수를 작게 만들어 과대적합을 완화시킨다. 릿지는 비교적 효과가 좋아 널리 사용하는 규제 방법이다.라쏘 회귀또 다른 규제가 있는 선형 회귀 모델이다. 릿지와 달리 계수 값을 아예 0으로 만들 수 있다.모델의 과대적합 제어하기 https://youtu.be/PLECEclz0.. 2024. 10. 14. 이전 1 2 3 다음 반응형
