로지스틱 회귀 로지스틱 회귀는 선형 회귀 방식을 분류에 적용한 알고리즘이다. 즉, 로지스틱 회귀는 분류에 사용된다 . 로지스틱 회귀가 선형 회귀와 다른 점은 학습을 통해 선형함수의 회귀 최적선을 찾는 것이 아니라 시그모이드 함수 최적선을 찾고 이 시그모이드 함수의 반환 갑승 확률로 간주해 확률에 따라 분류를 결정 한다는 것이다. 로지스틱 회귀 실습 - 위스콘신 유방암 데이터 먼저 사이킷런의 load_breast_cancer()를 호출해 전체 데이터 셋을 생성 한다 . import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.li..

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민 저)을 요약정리했습니다. 다항회귀 회귀가 독립변수의 단항식이 아닌 2차. 3차방정식과 같은 다항식으로 표현되는 것을 다항 회귀 라고한다. 한 가지 주의 할 것은 다항 회귀를 비선형 회귀로 혼동하기 쉽지만, 다항 회귀는 선형회귀라는 점이다. 아쉽게도 사이킷런에는 다항 회귀를 위한 클래스는 존재 하지않고, 대신 다항 회귀 역시 선형회귀 이기 때문에 비선형 함수를 선형 모델에 적용시키는 방법을 사용해 구현 할 수 있다. 사이킷런의 Polynomial Features 클래스를 통해 피처를 Polynomial(다항식) 피처로 변환시킨다. 단항값 [x_1,x_2]를 2차 다항값 으로 변환 시켜 보자. from sklearn.preprocessing import Polynomia..

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민 저)을 요약정리했습니다. 회귀 통계학에서 회귀는 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속 변수 간의 상관관계를 모델링하는 기법을 통칭한다. 회귀는 회귀계수의 선형/비선형 여부, 독립변수의 개수, 종속변수의 개수에 따라 여러 가지 유형으로 나눌 수있다. 회귀에서 가장 중요한 것은 바로 회귀 계수인데, 이 회귀 계수가 선형이냐 아니냐에 따라 선형 회귀와 비선형 회귀로 나눌 수 있다. 그리고 독립변수가 한 개인지 여러 개 인지에 따라 단일 회귀, 다중회귀로 나뉜다. 여러 가지 회귀 중에서는 선형 회귀가 가장 많이 사용 된다. 선형 회귀는 실제 값과 예측값의 차이(오류의 제곱값)를 최소화 하는 직선형 회귀선을 최적화하는 방식이다. 선형 회귀 모델은 규제방법에 따라 다시 별도의 유..