summ의 블로그

240927회귀모델 / 분류모델 성능 평가 회귀모델 + 통계적 지식  회귀분석: 둘 이상의 변수 간 관계를 보여주는 통계적인 방법. ' 관계식을 만들어서 실제 값을 예측 ' 단순 선형 회귀 모형 - 표본 회귀 y hat = B0 hat + B1 hat * X 회귀모델에서 우리가 하고자 하는 건: 회귀계수 B0, B1 추정하는 것임  ==> 적합값 yi hat = b0+b1*xi( 표본회귀직선의 추정값 ) y 실제 값y hat 예측값 (보통 우리가 구하고자 하는 모든 예측(추정 값)은 hat이 붙음)y bar 평균값  error 가 무조건 존재하는데, 이 error = 오차 를 줄여야 함. (오차란? 예측 값과 실제 값의 차이 : yhat-y)  예측값이 실제 값과 가까우면 == 당연히 오차는 작은 값은 ..

240926 머신러닝 기초 - 지도학습 데이터 불러오기 → 전처리 → 모델링 → 시각화 df = pd.read_csv(path) df EDA데이터 확인 - shape, info(), describe(), corr()불필요한 열 제거 nan null 값 처리 필수 확인 방법:  isna().sum() isnull().sum() 제거 혹은 채우기 - 평균으로 채우기 fillna(df[''].mean, inplace=True)- 최빈값으로 채우기 fillna(df[''].mode()[0], inplace=True)- 바로 앞/뒤 값으로 채우기 fillna(method='ffill' 'bfill')- 보간법으로 채우기 : 선형, 다중 interpolate(method='linear' 'polynomial')필요..