전체 글 썸네일형 리스트형 혼공머신 2주차 # 학습정리 - 회귀는 임의의 수치를 예측하는 문제. 타깃값도 임의의 수치가 된다. - k-최근접 이웃 회귀는 k-최근접 이웃 알고리즘을 사용해 회귀 문제를 푼다. 가장 가까운 이웃 샘플을 찾고 이 샘플들의 타깃값을 평균하여 예측으로 사용한다. - 결정계수 : 대표적인 회귀 문제의 성능 측정 도구. 1에 가까울수록 좋고 0에 가까우면 성능이 나쁨 - 과대적합 : 모델의 훈련 세트 성능이 테스트 세트 성능보다 훨씬 높을때. 모델이 훈련에 너무 집착하려 거시적인 패턴을 지하지 못한. - 과소적합 : 과대적합의 반대. 훈련,테스트 세트 모두 성능이 낮거나 테스트가 높아진 경우을 나타냄. - 선형 회귀 : 특성과 타깃 사이의 관계를 나타내는 선형 방정식을 찾음. 특성이 하나면 직선방정식이 됨. - 계수, 가중치.. 더보기 이전 1 2 다음
