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article_rep_thumbnail Logistic Regression 이해하기 : Sigmoid 함수, ROC 커브, Threshold 찾기 이 포스팅에서는 Logistic Regression 모델의 개념, 어떻게 예측을 수행하는지, Logistic Function(Sigmoid Function)이란 무엇인지, 이 모델의 Cost Function은 무엇인지, ROC Curve란 무엇인지, 코드 예시와 함께 ROC 커브로 Threshold 찾는 방법에 대해 알아보겠습니다. Logistic Regression이란? Logistic Regression은 binary classification에 쓰이는 머신러닝 모델입니다. binary classification이란 타겟값이 0또는 1로 이루어진 것을 말합니다. 예를들면, 스팸메일이 맞다/ 스팸메일이 아니다 와 같은 구분을 들 수 있습니다. 정확히 말하면 모델은 타겟 값이 1일 확률을 계산합니다. 특.. 2023. 2. 13.
article_rep_thumbnail 머신러닝 Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Confusion Matrix 이해하기 오늘은 머신러닝 모델, 특히 Classification model의 퍼포먼스를 평가하는 방법에 대해 알아보고자 합니다. True/False Positive, True /False Negative 그리고 Accuracy, Precision, Recall, F-1 Score의 개념에 대해 설명드리겠습니다. Confusion Matrix 그리고 True/False Positive, True/False Negative에 대하여 Classification 모델을 평가할 때, Confusion Matrix 를 보고 평가를 합니다. 이 컨퓨젼 매트릭스는 아래와 같이 구성되어있습니다. 여기서 True/False Positive, True/False Negative의 개념에 대해서 살펴보겠습니다. True Positiv.. 2023. 2. 13.
article_rep_thumbnail 머신러닝 Linear Regression 과 Gradient Descent 알고리즘 이해하기 Linear Regression 모델은 Supervised Machine Learning(지도학습)에서 가장 기본적이고 많이 쓰이는 모델입니다. 이 포스팅에서는 기본적인 개념과 Linear Regression의 Cost Function, 이를 최적화하기 위한 Gradient Descent 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. Linear Regression이란 Linear Regression은 우리말로는 선형회귀 모델이라고 불립니다. 이 모델은 여러가지 항목과 우리가 예측하고자하는 타겟 값이 있을 때, 각 변수들과 타겟 값 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 선을 통계적으로 찾아내는 모델입니다. 여기서 타겟 값은 continuous한 numerical value이어야하고, 다른 변수들은 continuous한 nu.. 2023. 2. 12.
article_rep_thumbnail 챗 GPT로 머신러닝 코딩 하기(파이썬) 챗 GPT가 코딩도 해준다는 사실을 알고 계셨나요? 대부분의 프로그래밍 언어에 대해 코딩을 해줍니다. 프롬프트 명령만 잘 해주면, 간단한 파이썬 머신러닝 코딩은 몇초만에 짜줍니다. 이를 활용하여 Linear Regression 머신러닝 모델을 챗GPT의 도움을 받아 만들어봤습니다. Linear Regression 코딩해보기 예를들어 아파트의 여러가지 조건으로 아파트 가격을 예측하는 간단한 Linear Regression을 코딩해보기로 합니다. 데이터는 준공년도, 방 갯수, 화장실 갯수, 층수, 단지내 동수, 역과의 거리 그리고 가격으로 구성되어있습니다. 챗 GPT한테 이 데이터를 이용하여 아파트 가격(Price)을 예측하는 Linear Regression 모델을 코딩해달라고 요청합니다. 요청은 다음과 같.. 2023. 2. 12.

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