Ensemble(앙상블)이란?여러개의 분류기를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 최종 예측을 도출하는 방법 Bagging과 Boosting의 차이점Bagging: 병렬적, parallel함Bootstrap Aggregating, 부트스트랩(랜덤 샘플링)을 집계하는 것, 여러 샘플 조합에 대하여 하나의 알고리즘(모델) 활용샘플링 과정은 복원추출임데이터가 많지 않아도 충분한 학습효과를 주어 underfitting, overfitting 문제에 도움됨Bagging의 대표적인 기법으로 RandomForest가 있음  Boosting: 순차적, sequential함오분류된 학습 데이터에 대해서 가중치를 주고 다음 모델(분류기)에서 해당 데이터를 학습하게 유도먼저 생성된 모델을 점점 발전시켜나가는 방법임   Stac..

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방문자수 데이터 분석을 하는데 RNN, LSTM도 중요하지만 ARIMA도 한 번 내가 가진 데이터에 적용해볼 수 있지 않을까하여 ARIMA를 더 공부해보기로 했다. 가보자고! 전반적인 출처는 https://assaeunji.github.io/statistics/2021-08-23-arima/ 시계열 분석 시리즈 (2): AR / MA / ARIMA 모형, 어디까지 파봤니? 이번 포스팅은 실전 시계열 분석: 통계와 머신러닝을 활용한 예측 기법 책과 Forecasting: Principles and Practice책을 기반으로 AR, MA, ARIMA 모형을 정리하고자 합니다. 제목은 “어디까지 파봤니”로 거 assaeunji.github.io 입니다... ARIMA Autoregressive Integre..

통계분석(Statistical Analsis) 1. 통계학과 기술통계 2. 확률분포 3. 통계적 추론과 통계적 검정 ← 오늘은 여기! 1번과 2번을 먼저 보고싶다면? https://heesleisure.tistory.com/28 ML 0. 통계분석 통계분석(Statistical Analsis) 1. 통계학과 기술통계 2. 확률분포 3. 통계적 추론과 통계적 검정 1. 기술통계 데이터의 속성을 특정한 통계량을사용해 정리, 요약, 설명하는 방법 중심척도 중심경향성: heesleisure.tistory.com 3. 통계적 추론과 통계적 검정 1) 기술통계와 추론통계 - 기술통계: 측정이나 실험을 통해 수집한 통계 자료의 정리/표현/요약/해석을 통하여 자료의 특성을 규명하는 방법과 기법 - 추론통계: 한 모집단..

통계분석(Statistical Analsis) 1. 통계학과 기술통계 2. 확률분포 3. 통계적 추론과 통계적 검정 1. 기술통계 데이터의 속성을 특정한 통계량을사용해 정리, 요약, 설명하는 방법 중심척도 중심경향성: 중심적인 경향을 나타내는 주요한 기술통계 산술평균, 중앙값, 최빈치 산포척도 데이터가 퍼져있는 정도를 설명하는 기술통계 범위, 분산, 표준편차, 사분위수 범위(IQR) 분포모양 데이터가 퍼져있는 형태를 나타낸 것 도수분포, 비대칭도(왜도, 치우친 정도), 첨도(뾰족한가 완만한가) 1) 산포척도 - 범위: 최대값과 최소값의 차이 - 제곱의 합(Sum of Squares) 편차는 다 더하면 0이 되는 딜레마가 생긴다 → MSE(제곱하여 합) / MAE(절대값의 합) 잘 알려진 예는 표준편차, ..

1. Logistic Regression(로지스틱 회귀모형) 개념 2. Confusion Matrix와 AUROC 3. Multiclass Classification 1. Logistic Regression(로지스틱 회귀모형) 개념 연속형 데이터를 input하여 sigmoid 함수를 통해 이산형(범주형) 데이터를 도출(output) ex)binary classfication Linear Regression + Rogistic Functoin (선형회귀 + 로지스틱 함수) 즉, 정답이 범주형일 때 사용하는 Regression Model 일반 선형/비선형 회귀모델과 같이 연속형 데이터를 넣어주는 것(input)은 같음 https://www.youtube.com/watch?v=14eTDPJLkis 2. Con..