Multinomial Classification 기본적인 작동 원리 익숙했던 “맞다/아니다”와 같은 이진분류 회귀 기법의 연장선인 다중 분류에 대해 다뤄보려고 한다. 가장 큰 차이점은 “맞다/아니다”가 아닌, [일번, 이번, 삼번] 등과 같이 선택지가 세개 이상인 것으로 바뀐점이다. 이렇게만 보면 “음 그렇구나” 싶을 수 있겠지만, 내용적인...

Titanic Machine Learning from Disater 처음 머신러닝을 시작하고, Kaggle에서 데이터를 뒤적뒤적, competition을 기웃거리다보면 빈번하게 접하는 데이터가 바로 이 titanic.csv이지 않나 생각한다. 실제 타이타닉에 승선한 탑승객들에 대한 데이터이며, 각종 정보(features)를 갖고 탑승객이 사망하...

TensorFlow를 이용한 Logistic Regression 예제 바로 직전 포스팅에선 sklearn을 이용해서 Logistic Regression 모델을 만들고, validation dataset을 예측한 뒤 k-fold cross validation을 통해 모델의 분류성능을 평가해보았다. 이번엔 tensorflow를 이용하여 유방암 데이...

sklearn을 이용한 Logistic Regression 예제 이번엔 위스콘신 대학에서 제공한 유방암 데이터셋을 이용하여 logistic을 구현해보자. tensorflow로도 나름(?) 손쉽게 구현할 수 있으나, 이번엔 sklearn이 제공하는 데이터부터 메서드까지 한번 사용해보고자 한다. sklearn의 k-fold cross valida...

Multivariate Logistic Regression 지난번 단일변수를 이용한 로지스틱 회귀분석 포스팅을 올린 뒤, 그대로 다른 영역에 대해 소개하려 했으나 연습겸 한번 더 로지스틱을 다루는 컨텐츠를 올리기로 마음을 먹었다. 이번엔 python, sklearn, 그리고 tensorflow를 이용해 각기 다른 3번의 회귀분석을 해보도록 하자...

분류 성능 평가 지표 (metric) 일반 선형 회귀분석과 다르게 Logistic Regression 으로 넘어온다면, 내가 만든 모델이 잘되는지 성능을 평가하는 지표가 있다. 그걸 분류 성능 평가 지표 (metric)이라고 부른다. Q. 왜 logistic만 있나요? 연속형 실수 값을 갖는 레이블을 분석하는 Regression의 경우 연속형 ...

Logistic Regression 이번 포스팅에선 로지스틱 회귀분석을 python으로, tensorflow로, 그리고 sklearn으로 직접 구현해보자. 공부시간과 시험 합격에 대한 데이터를 간단하게 직접 만들어서 사용하자. 1. python으로 하는 logistic regression # 환경설정 import numpy as np # ...

Logistic Regression 지난번 포스팅에선 Machine Learning 으로 어떻게 회귀분석을 하는지 알아보았다. 오늘은 레이블(t) 값이 0과 1 둘중 하나인 이산(discrete) 형태를 띄고 있을 때 어떻게 회귀분석을 할 수 있는지 알아보자. 사실 학계에서는 이런 이산변수를 다루는 일보다 연속적인 값의 형태를 가진 종속변수를...

Multiple Linear Regression Using TensorFlow 지난 포스팅에서 단일 변수를 갖고 sklearn 라이브러리와 기본 파이썬을 이용해서 선형회귀분석을 해보았다(링크). 이번 포스팅에선 독립 변수 두개를 더 추가해서 총 3개의 독립변수를 갖고 진행해보도록 하자. [\hat{y} = \beta_0 + \beta_1x_1...

TensorFlow 머신러닝을 직접 사용해본적 없지만, 인공지능에 조금이라도 관심이 있는 사람들이라면 머신러닝이란 키워드를 들었을 때 아마 tensorflow 또는 pyTorch 둘 중 하나를 가장 먼저 떠올리지 않을까 생각된다. 그만큼 너무 유명한 라이브러리이고 유명한만큼 유용한 라이브러리다. 텐서플로우(tensorflow)는 Google에...