Section2 Sprint2 Note221 Decision Trees, Imputers
데이터들의 분포가 비선형일 때도, 분류와 회귀 문제에서 모두 사용할 수 있는 모델 중 하나인 Decision Trees에 대해 배웠다. 또한, 결측치를 처리하는 다양한 imputer에 대해서도 알 수 있었다.
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Section2 Sprint1 Note 214 Logistic Regression, Validation set, Scaler
분류모델 중 하나인 Logistic Regression에 대해 배웠다. 또한, 검증 데이터의 중요성을 알 수 있었고, 다양한 Scaler에 대해 공부했다.
Section2 Sprint1 Note 213 Ridge Regression, Select Best Number of K Features
다중 선형회귀에서 과적합이 발생하는 경우 회귀계수에 패널티를 부과해서 과적합을 해소하는 Ridge Regression에 대해 배웠다. 또한, 가장 적절한 변수의 갯수를 선택하는 방법도 알게 되었다.
Section2 Sprint1 Note 212 Multiple Linear Regression
다중 선형 회귀, 편향, 분산, 다중 공선성, 여러가지 회귀지표 등에 대해 학습했다.
Section2 Sprint1 Note 211 Simple Linear Regression
이번 포스팅에서는 단순 선형 회귀에 대해 배웠다. 기존에 알고 있던 개념이지만, 나의 언어로 다시 적어보자.