회귀 실습 - 캐글 주택 가격: 고급 회귀 기법 본 경연에서는 RMSE로 성능을 평가하되 예측값과 실제값의 로그 변환을 기반으로 수행한다고 했으니 결론적으로는 RMSLE와 동일한 방식이다 가격이 비싼 주택일수록 예측 결과 오류가 전체 오류에 미치는 비중이 높으므로 이를 상쇄하기 위해 로그 변환된 RMSLE를 이용하자 데이터 전처리 In [1]: import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') house_df_org = pd.read_csv('/content/house_price.csv') house_..
회귀 트리 지금까지 알아 본 선형 회귀는 회귀 계수의 관계를 모두 선형으로 가정하는 방식이다 비선형 회귀 역시 비선형 회귀 함수를 통해 결과값을 예측한다 머신러닝 기반의 회귀는 회귀 계수를 기반으로 하는 최적 회귀 함수를 도출하는 것이 주 목표다 이번에는 트리를 기반으로 하는 회귀 방식을 알아보자 트리 기반의 회귀 회귀를 위한 트리를 생성하고 이를 기반으로 회귀 예측을 한다 분류 트리와 크게 다르지 않지만, 리프 노드에서 예측 결정값을 만드는 과정에서 차이가 있다 → 분류 트리가 특정 레이블을 결정하는 것과 달리 회귀 트리는 리프 노드가 속한 데이터값의 평균값을 구해 회귀 예측 값을 계산한다 결정 트리, 랜덤 포레스트, GBM, LightGBM, XGBoost 등과 같은 트리 기반 알고리즘은 분류뿐만 아..
감귤 착과량 예측 AI 경진대회 https://dacon.io/competitions/official/236038/overview/description ID : 과수나무 고유 ID 착과량(int) : 실제 감귤 착과량 (Target) 나무 생육 상태 Features (5개): 수고(m), 수관폭1(min), 수관폭2(max), 수관폭평균(수관폭1과 수관폭2의 평균) (데이터 기입은 cm 단위) 새순 Features (89개): 2022년 09월 01일 ~ 2022년 11월 28일에 일별 측정된 새순 데이터 엽록소 Features (89개): 2022년 09월 01일 ~ 2022년 11월 28일에 일별 측정된 엽록소 데이터 목적: 감귤나무의 나무 생육 상태, 엽록소 및 새순 정보로부터 감귤 착과량을 회귀 ..
