또자의 코딩교실

필자는 매일매일 자기 전에 수면영상(유튜브 최면)을 틀고 잡니다. https://www.youtube.com/watch?v=BR4WG1XlLZw&t=2360s 늘 저에게 깊은 수면을 선물해 주시는 고마운 영상! 하지만... 늘 어머니는 제가 유튜브로 컴퓨터를 켜고 자다가 어머니가 직접 영상을 끄는 것이 귀찮다고 뭐라 하시기에 저는 생각했어요. 일정 밤이 됐을때 자동으로 실행되는 거는 좋을거 같아.. 왜냐면 수면시간을 조절하는데 도움이 될거같으니까. 그러면 컴퓨터의 시간을 읽어서 , 일정 시간이 되면 켜지도록 하는게 가능할까? 고민을 통해, 내가 "알아서 시간이 되면 켜지고, 알아서 유튜브 실행을 실행한 뒤, 꺼지는 컴퓨터 프로그램"을 개발하고자 하는 아이디어가 생겼어요! 그래서 필요한 프로그래밍 언어를 ..

이번 포스팅에서 다루는 모델들 Random forest Ada Boosting Gradient Boosting Machine XGBoost(lightGBM) Random Forest 과대적합을 이용해서 Bagging을 활용해 진행되는 머신러닝모델 작동방식 Random Sampling을 진행하여 서로 다른 방향으로 과대적합된 트리를 많이 만들고 평균을 내어 일반화 시킴. 각각의 변조된 데이터들을 다 만들고 모델에 돌려버린뒤 다수결로 밀어버리는 방식으로 최종 라벨값을 뽑아내는 모델 수정 가능한 Parameter들은 기존 Decision Tree 모델들과 동일하다 과대적합(Overfitting)문제를 회피하며 모델 정확도를 향상시키려고 개발되었음 장점 단점 - 실제값에 대한 추정값 오차 평균화 - 과대적합 감..

하이퍼파라미터와 파라미터의 차이점을 알아봅시다. 야매지만 제가 사용하는 하이퍼파라미터 찾는 법도 기록합니다. Parameter : 파라미터는 데이터를 통해 구해지며 모델 내부적으로 결정되는 값. 사용자에 의해 조정되지 않음. Hyper-Parameter : 사용자가 직접 설정하면 하이퍼 파라미터, 모델 혹은 데이터에 의해 결정되면 파라미터 하이퍼 파라미터 튜닝(Hyper Parameter Tunning)은 KNN 모델의 경우, X1의 갯수만큼 k를 돌리는 반복문을 쓰는 방식으로 하이퍼 파라미터 튜닝을 진행한다. KNN 모델 설정시 세부적으로 설정해 줄 수 있는 변수인 이웃(n_neighbor)의 수를 X1 train data의 전체범위로 하여 이웃의 수가 얼마일때 가장 정확도가 높은지 검증하는 방식으로 ..

피어슨 상관계수란? 칼 피어슨(Karl Pearson)이 개발한 상관계수로 -1~+1 범위 내의 수이다. 적률상관계수(product-moment correlation coefficient)라고도 함 일반적으로 상관계수라고 하면 피어슨 상관계수를 말한다. 피어슨 상관계수를 해석하는 법 = 1에 가까울수록 상관도는 비례하고 -1에 가까울수록 반비례한다. = 각 데이터가 완전히 동일하면 +1, 전혀 다르면 0, 반대방향으로 완전히 동일하면 -1의 값을 갖는다. 계수의 부호는 관계의 방향을 나타낸다. 두 변수가 함께 증가하거나 감소하는 경향(비례) 이 있으면 계수가 양수이며, 대체적으로 y=x의 그래프를 띄게 될 것이고, 한 변수가 증가할 때 다른 변수는 감소하는 경향(반비례)이 있으면 계수는 음수이며, 대체적..