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TIL(Today I Learned)52일차(24.01.30) 본문
머신러닝
2024.01.31 - [데이터 분석 공부/Python] - Python 정리(머신러닝-단순&다중선형회귀)(24.01.30)
Python 정리(머신러닝-단순&다중선형회귀)(24.01.30)
단순선형회귀 1. LinearRegression 함수 가져오기 from sklearn.linear_model import LinearRegression 2. 독립변수, 종속변수 준비 X = body_df[['weight']] y = body_df[['height']] 3. 학습시키기 model_lr = LinearRegression() model_lr.fit(
eyeoftheworld1209.tistory.com
이번 주차는 '머신 러닝' 학습 주차입니다.
금일은 '단순&다중 선형회귀'와 '로지스틱 회귀'를 학습했습니다.
로지스틱 회귀는 선형회귀 산식(y = w1*x + w0)에 오즈비 산식(P / 1-P)이 붙은 것으로
선형회귀에서 y값이 확률일 경우 선형으로 설명하기가 힘들다는 점을 보완해줍니다.
로지스틱 회귀 관련 내용은 차후 포스팅할 예정이며
단순&다중 선형회귀 복습 글 우선적으로 포스팅해두었습니다.
머신러닝-기초 강의의 경우 대략 5시간 30분 정도의 분량이었는데
실제 학습시간은 10시간 정도 소요됐습니다.
실습하면서, 정리하면서 들어서이기도하지만
간간이 졸기도했고,
오랜 시간 강의만 들으니 집중력이 저하된 영향도 있었습니다.
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