머신러닝 2

머신러닝의 이해와 라이브러리 활용 기초 - 2(로지스틱회귀, 다중로지스틱회귀, 평가)

머신러닝(예측하는 법)숫자를 예측(회귀) ➡️ 선형회귀범주를 예측(분류) ➡️ 로지스틱회귀 타이나틱 생존 분류 문제타이나틱 탑승객과 사망에 대한 데이터로 0, 1을 맞추는 실습가설을 설정(비상상황 특성상 여성을 배려해 많이 생존했을 것)pivot table을 만들어 확인그래프를 통해 확인import pandas as pd# 피벗 테이블 생성pd.pivot_table(titanic_df, index='sex', columns='survived', aggfunc='size') # aggfunc는 다양한 집계를 적용 가능 sum, max 등 (size는 관측치 개수)import seaborn as snssns.countplot(titanic_df, x='sex', hue='survived')정확도(Accura..

AI/머신러닝 2025.01.22

머신러닝의 이해와 라이브러리 활용 기초 - 1(선형회귀, 다중선형회귀, 평가)

목표머신러닝에 대한 기본을 알고 실습환경 구축  용어AI > 머신 러닝 > 딥 러닝AI(Artifical Intelligence): 인간의 지능을 요구하는 업무 수행하기 위한 시스템사람이 일 ➡️ 실수(human error) ➡️ 기계(공장)머신 러닝(Machine Learning): 관측된 패턴을 기반으로 의사 결정을하기 위한 알고리즘기술 통계 등을 통해 집계된 정보로 의사결정을 했던 과거와 달리데이터 수집과 처리 기술의 발전으로 대용량 데이터의 패턴을 인식하고 이를 바탕으로 예측, 분류하는 방법론딥 러닝(Deep Learning): 인공신경망을 이용한 머신러닝Data science: AI를 포함하여 통계학과 컴퓨터공학을 바탕으로 발전한 융합학문과학 ➡️ 데이터를 바탕으로 의사 결정Data Analys..

AI/머신러닝 2025.01.21