Allen's 데이터 맛집

"Predict Sales Price for House" 프로젝트는 머신러닝 모델을 활용하여 주택 판매 가격을 예측하는 데 중점을 둔 프로젝트입니다.부동산 시장은 많은 요인에 의해 복잡하게 움직이며, 이러한 요인들을 분석하고 예측하는 것은 매우 중요합니다.본 프로젝트는 데이터를 기반으로 주택의 판매 가격을 정확히 예측함으로써 부동산 시장의 의사결정을 돕는 것을 목표로 합니다.  1. 프로젝트 개요1.1 프로젝트 배경부동산 가격은 주택 크기, 위치, 주변 환경 등 다양한 요인에 의해 영향을 받습니다.이 프로젝트는 데이터를 분석하고 머신러닝 모델을 활용하여 이러한 요인들과 판매 가격 간의 관계를 수학적으로 모델링합니다.1.2 프로젝트 목표판매 가격 예측:주어진 주택 데이터로부터 판매 가격을 정확히 예측.주요..

이번 포스팅에서는 여러 알고리즘을 비교하고 결과를 해석하는 과정을 다루겠습니다. 여러 알고리즘 비교 여러 알고리즘의 성능을 비교하여 최적의 모델을 선택했습니다. 교차 검증과 ROC 곡선을 통해 모델의 성능을 평가했습니다.from sklearn.model_selection import cross_val_score# 교차 검증cv_scores = cross_val_score(rf_model, X, y, cv=5)print(f"교차 검증 점수: {cv_scores}")# ROC 곡선from sklearn.metrics import roc_curve, aucfpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, rf_predictions)roc_auc = auc(fpr, tpr)print(f"ROC AUC: ..

이번 포스팅에서는 데이터 분석 프로젝트의 모델링과 예측 단계에 대해 다뤄보겠습니다. 데이터를 통해 예측 모델을 만들어보는 과정입니다.모델링모델링은 데이터를 통해 예측 모델을 만드는 과정입니다. 여기서는 선형 회귀, 의사결정나무, 랜덤 포레스트 등의 모델을 사용했습니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 데이터 분할X = df[['temperature', 'pressure']]y = df['defect_rate']X_train, X_test, y_train, y_test = tr..

다중 선형 회귀 분석은 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 널리 사용되는 기법입니다. 이 글에서는 다중 선형 회귀의 기본 원리, 모델 구축 방법, 그리고 실생활 예시를 알아보겠습니다. 다중 선형 회귀란? 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)는 한 개 이상의 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 선형 관계를 모델링하는 통계 기법입니다. 단순 선형 회귀가 하나의 독립 변수를 다루는 데 비해, 다중 선형 회귀는 여러 개의 독립 변수를 포함하여 보다 복잡한 데이터 세트와 현실 세계의 문제를 해결할 수 있습니다. 모델의 수학적 표현 다중 선형 회귀 모델은 다음과 같이 표현됩니다: Y=β0 + β1X1 + β2X2 +...+βnXn + ϵ 여기서, Y는 종속 변수, Xi 는 독립..