출처: https://astrocosmos.tistory.com/202 [ASTROCOSMOS] 'Machine Learning & Deep Learning' 카테고리의 글 목록
본문 바로가기

Machine Learning & Deep Learning2

[머신러닝] 특성공학과 규제 3-2. 특성공학과 규제¶ 다중회귀¶ 앞에서는 하나의 특성을 사용해 선형 회귀 모델을 훈련시킴. 여러 개의 특성을 사용한 선형 회귀를 다중 회귀(multiple regression)라고 부름. 즉, 1개의 특성을 사용한 선형 회귀는 직선을 학습하는 반면, 특성이 2개인 선형 회귀는 평면을 학습함. 3차원 이상은 상상하기 힘듦. 여기서는 생선 길이 * 생선 높이를 새로운 특성으로 만들 것임. 이렇게 기존 특성을 사용해 새로운 특성을 뽑아내는 작업을 특성 공학(feature engineering)이라고 부름. In [1]: import pandas as pd df = pd.read_csv("https://bit.ly/perch_csv_data") perch_full = df.to_numpy() perch_f.. 2022. 2. 24.
[머신러닝] 데이터 전처리와 회귀 알고리즘 Chapter 2. 데이터 다루기¶ 2.1 Train set과 Test set¶ In [ ]: # 도미 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 500.0, 340.0, .. 2022. 2. 17.

티스토리툴바