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10/12 수 1. LogisticRegression sklearn.linear_model 사이킷런의 ML 알고리즘 모듈 안의 로지스틱 회귀를 사용할 때 모델 최적화를 위해 부여할 수 있는 옵션들이 있다. max_iter는 기본 100으로 설정되어 있는데, 간혹 반복 횟수가 적다는 경고(ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1))가 뜰 때 solver(최적화에 사용할 알고리즘. default='lbfgs')가 충분히 수렴할 수 있도록 반복 횟수를 늘려주면 된다. 보통 작은 데이터 세트의 이진 분류인 경우 liblinear가 성능이 좋고, 데이터 세트가 크고 다중 분류인 경우 lbfgs가 적합하다. 출처 출처 2. 결정 트리 모델의 시각화 Graphviz 패키지 .. 더보기

3/29 화 화요일! 오늘은 어제 배운 Simple Linear Regression(단순 선형 회귀)을 코드로 구현한다. 1. Training Data Set 준비 : Data pre-processing(데이터 전처리). 사용할 수 있는 형태로 준비 2. Linear Regression Model을 정의 : y = Wx+b(예측 모델). hypothesis(가설) 3. 최적의 W(weight, 가중치), b(bias, 편차)를 구하려면 loss function(손실함수)/cost function(비용함수) → MSE 4. Gradient Descent Algorithm(경사하강법) : loss function을 편미분(W, b) × learning rate 5. 반복학습 진행 1. Training Dat.. 더보기

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