혜니니의 공부방

23.03.04 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 호와아아악 어쩌다보니 벌써 ! 13일차.. 2분의 1이 다 와간다.... 하는 챌린지와운동 등 챙길게 너무 바빠서 정신없지만 이거만 마치면 그래도 한숨 돌릴 것 같다! :- ) 아자아자 ㅠㅠ 1. 분류모형 성능평가 2강 : AUROC : 일반적인 분류 알고리즘은 Positive Class에 속할 확률(또는 우도)값을 먼저 계산한 뒤 분류 기준값cut-off와의 비교를 통해 특정범주를 할당한다. - 분류 기준cut-off 값에 따른 정오행렬 변화가 나타나는데. 일반적으로는 특정범주에 속할 확률(probability) 혹은 우도(likelih..

23.03.03 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 으아아 한주가 끝났다. 패캠챌린지도 벌써 12일차... 꾸엥 30일 금방 채우겠다! 허허 꾸준한게 제일 어렵고 쉽지않고만~ 아자아자 화이팅.. 오늘 진짜 너무힘들고 지치지만... 할일은 해야지 ㅠ 1. 분류모형성능평가 - 정오 행렬 기반 성능 평가 지표 > 학습된 데이터에 대해서 100% 정확한 모형을 만들면 좋은가? : 전혀 그렇지않다. 모델이 학습 데이터에 존재하는 노이즈까지 외우게 되어 새로운 데이터 적용시 예측 성능이 저하되는 과적합(Overfitting) 현상이 발생하게 됩니다. 훈련데이터와 실제 데이터의 커다란 차이가 보일텐데...

23.03.02 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 퇴근하고와서 강의듣기. 오늘 그래도 1주차 통과 ~~ ! ~~ ! 목요일하면, 금 토 일 남으면 벌써 절반이나 한다. 근데 오늘 강의는 1강이 살짝 짧고 교수님의 예시가 많아서 인터넷에서 추가 자료를 찾ㅇ아 넣엇다., 1. 다항 로지스틱 회귀분석 - 지금까지 로지스틱 회귀분석은 이범주 분류 Binary Classification를 풀기 위한 방식이다. 하지만 범주가 3개 이상인 다범주 분류에서는 ? - 기준 Baseline 이되는 범주를 설정하고, 이 범주 대비 다른 범주가 발생할 로그 승산을 회귀식으로 추정하는 ㅓㅅ이다. p / 1-p ..

23.03.01 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 오늘로 나의 삼일절이 달라졌다. 그냥 평일에 공휴일 하루 있는거 너무 행복하고..ㅋ 재미있는 일 고심스러운일 가득한 오늘이다. 아. 하소연하고싶어라- 오늘 새로 산.. 귀여운 떡메! ㅎㅎ 근데 화면 다 찍으면 안됄거같은데 무슨사진을 넣어야할지 넘 어렵당... 1. 로지스틱 회귀분석의 성공확률 : 회귀식이 양수로 커지면 커질수록 e ^-a= 0에 가까워지고, 음수에 가까워질수록 무한대에 가까워지며 이 숫자는 0에 가까워진다. 실제 사례에서는 특정변수에 대한 확률값은 선형이 아닌 S-커브 형태를 따르는 경우가 많다. : 금융권에서 제일 많이 ..

23.02.28 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 으으 오늘도 너무힘들고... 퇴근후는 너무 힘들다,, 1. 로지스틱 회귀분석: 학습 - 우도함수 : 개별객체의 우도함수는 해당 학습데이터가 정답 범주에 속할 확률 - 데이터의 생성 과정이 독립임을 가정할 수 있을때, 전체 데이터셋의 우도함수는 개별 객체의 우도함수를 모두 곱한 값이다. - 일반적으로 데이터 셋의 우도함수는 매우 작은값을 가지므로 로그 우도함수를 주로 사용한다. P (A,B) = P(A) * P(B) 우도함수값은 크면 클수록 좋다. - 첨도 2. 최대 우도 추정법 Maximun likelihood estimation - 학습..

23.02.27 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 R, 파이썬 실습은..... 퇴근 후 하기에.. 오늘은 무리여서, 주말로 넘겼다. 로지스틱회귀분석으로 Jump~ 1. 로지스틱 회귀분석 : 내가 아는 로지스틱 회귀분석의 개념은 0과 1을 구분하는 것이다. 딥러닝에 많이 쓰인다고 이해하고있다. 로지스틱 회귀분석은 우변의 범위에 대한 제한이 없기 때문에 종속변수(좌변)역시 범위의 제한을 받지 않기때문에 0/1의 이진값이 아닌 확률값을 종속변수로 사용하는 것은 적절하지 않다. 목적: 이진형의 형태를 갖는 종속변수에 대해 회귀식의 형태로 모형을 추정하는 것. 속성 ---- *종속변수 Y 자체를 ..

23.02.26 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 어제까지 총 9개의 클립 완강했다. 하루에 2클립을 들은 날도 있었고, 오늘은 주말로 피곤하니 하나만 수강했다. 강의 모습을 직접 찍는건 쫌 그러니까... 필기를 적으면서 하다보니 어디 따로 기록하지는 않는다. 그리고 교수님이 설명해주신 것 외에도 따로 찾아보는게 좋다고 생각해 구글링해서 참고하는 편이다. * 학습데이터에 대해서 100% 정확한 모형을 만들면 좋은것인가? No 그렇지않다. 과적합 발생가능성이 있다. ---- > 따라서 우리는 성능평가를 하기 위해 다양한 알고리즘을 사용한다. 분류: 나이브 베이즈, 선형, K-인접,의사결정나..

23.02.25 #패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #수강료0원챌린지 #환급챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발#패캠인강후기 #패스트캠퍼스후기 #오공완 #강필성의비즈니스데이터분석 SST: 총 변동값, 개별 y의 편차제곱의 합 SSR : 설명된 변동값으로, 추정y의 편차제곱의 합이다. 경우에 따라 SSR로 표현하는 경우도 있음에 유의할 것, SSE: 설명 안된 변동값으로. 잔차의 제곱합이다. 경우에 따라 sse로 표현하는 경우도 있음. 회귀모형의 적합도를 판단하는 것은 결정계수인 R^2이당. R^2 = 1- SSE/SST = SSR/SST 따라서 결정계수는 0과 1 사이다. 결정계수는 상관계수의 제곱이고, 이는 회귀식이 자료를 얼마나 잘 설명하고 있는가를 나타내는 계수이다. 보통 0.65 이상이면 잘 설명한다고 하지..