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 실습 - 자전거 대여 수요 예측 https://www.kaggle.com/competitions/bike-sharing-demand/data 데이터 설명 datetime - hourly date + timestamp season - 1 = spring, 2 = summer, 3 = fall, 4 = winter holiday - whether the day is considered a holiday workingday - whether the day is neither a weekend nor holiday weather 1: Clear, Few clouds, Partly cloudy 2: Mist + Cloudy, Mist + Broken clouds, Mist + Few clouds, Mist ..
다항 회귀와 과대적합/과소적합 이해 다항 회귀 회귀가 독립변수의 단항식이 아닌 2차, 3차 방정식과 같은 다항식으로 표현되는 것을 다항 회귀라고 함 다항 회귀도 선형 회귀 회귀에서 선형/비선형을 나누는 기준은 독립변수의 선형/비선형 여부가 아니라 '회귀계수'의 선형/비선형 여부이다 사이킷런에서는 다항 회귀를 위한 클래스를 따로 제공하지 않기 때문에 비선형 함수를 선형 모델에 적용시키는 방법으로 구현함 >> PolynomialFeatures 이용 2차 In [1]: from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures import numpy as np #다항식으로 변환한 단항식 생성, 2X2 행렬 생성 X = np.arange(4).reshape(2,2) print..
사이킷런 LinearRegression을 활용한 보스턴 주택 가격 예측 LinearRegression 클래스 - Ordinary Least Squares LinearRegression는 RSS를 최소화해 OLS(Ordinary Least Sqaures) 추정 방식으로 구현한 클래스이다. 회귀 계수(Coefficients)인 W를 coef_ 속성에 저장한다 fit_intercept: default=True, 절편값을 계산할건지 말지를 지정함. False면 0으로 지정 normalize: default=False, 회귀 수행 전에 입력데이터셋을 정규화함. fit_intersept가 False인 경우에 이 파라미터는 무시됨 coef_: fit을 수행했을 때, 회귀 계수가 배열 형태로 저장하는 속성. shape..
