끄적이는 기록일지

아이스크림 가게를 운영한다고 가정하면 지금까지 판 데이터를 가지고 우리는 예상되는 아이스크림 판매량만 주문하길 원한다. 이 때 평균 기온을 활용하여 판매량을 예측할 수 있다면? 1. 문제정의 1) 데이터 : 과거 평균 기온과 그에 따른 아이스크림 판매량 2) 가정: 평균 기온과 판매량은 선형적인 관계를 가지고 있음 * 선형적인 관계 : 일관성 있게 관계가 유지되는 것(ex) A가 내려가면 B도 내려감, A가 올라가면 B는 내려감) 3) 목표: 평균 기온에 따른 아이스크림 판매량 예측 평균 기온 X 아이스크림 판매량(만개) Y 10 40 13 52.3 20 60.4 25 80 → 수치형 값은 회귀 분석 알고리즘으로 해결할 수 있다. 2. 회귀 분석 - 데이터를 가장 잘 설명하는 모델을 찾아 입력값에 따른 ..

[머신러닝] 02.데이터 전처리_(3) 수치형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(3) 수치형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(2) 범주형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(1) * 머신러닝 : 데이터 자료를 바탕으로 수행하는 분석방식 → 자료의 형태를 파악하는 것은 kcy51156.tistory.com 1. 결측값(Missing data)처리 1) 일반적인 머신러닝 모델의 입력 값으로 결측값을 사용X → 따라서 Null, None, NaN 등의 결측값을 처리 해야함 2. 결측값 처리 방식 1) 결측값이 존재하는 샘플 삭제 2) 결측값이 많이 존재하는 변수 삭제 3) 결측값을 다른 값으로 대체 3. 이상치(Outlier)처리 1) 이상치가 있으면, 모델의 성능을 저하할 수 있음 2) 이상치는 일반적으로 전 처..

[머신러닝] 1.자료형태_(3) 수치형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(2) 범주형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(1) * 머신러닝 : 데이터 자료를 바탕으로 수행하는 분석방식 → 자료의 형태를 파악하는 것은 머신러닝의 필수 과정이라 할 수 있습 kcy51156.tistory.com 지난 글에서 수치형 자료에 대해 알아보았습니다. 이번 시간에는 수치형 자료를 어떻게 하면 더 좋은 데이터를 만들 수 있는지에 대해 알아보겠습니다. 1. 수치형 자료 - 크기를 갖는 수치형 값으로 이루어진 데이터 - 바로 사용이 가능하나 모델 성능을 높이기 위해서 데이터 변환이 필요 2. 수치형 자료 변환 방식 1) 스케일링(Scaling): 정규화, 표준화 - 변수 값의 범위 및 크기를 변환하는 방식 - 변수 간의 범위 차..

[머신러닝] 1.자료형태_(2) 범주형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(1) * 머신러닝 : 데이터 자료를 바탕으로 수행하는 분석방식 → 자료의 형태를 파악하는 것은 머신러닝의 필수 과정이라 할 수 있습니다. 1. 자료형태 ① 수치형 자료(Numeric kcy51156.tistory.com 지난 시간 범주형 자료가 무엇인지에 대해 알아보았습니다. 이제 범주형 자료를 머신러닝이 사용할 수 있는 자료로 전 처리 해주는 과정을 배워보겠습니다. 1. 범주형 자료 아래 예시는 타이타닉 생존자 데이터 변수와 설명입니다. - 범주형 데이터: 몇 개의 범주로 나누어진 자료(명목형, 순서형 자료) * 명목형 자료: 순서 의미X(ex 혈액형) 순서형 자료: 순서 의미O(ex 성적) 2) 범주형 자료 변환 방식 ① 명목형 ..