Allen's 데이터 맛집

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..

ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되는 통계적 모델 중 하나입니다. ARIMA 모델은 시계열 데이터의 자기상관 구조를 나타내기 위해 자기회귀(AR) 및 이동평균(MA) 구성 요소를 사용하며, 시간에 따른 추세나 계절성을 처리하기 위해 차분(Integrated)을 사용합니다. 장점 1. 간단하고 유연한 모델: ARIMA 모델은 비교적 간단한 모델이지만, 시계열 데이터의 추세, 계절성, 자기상관 등을 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 2. 시계열 데이터의 추세를 고려: ARIMA 모델은 차분 과정을 통해 시계열 데이터의 추세를 고려할 수 있어, 추세가 있는 데이터에 대해서도 잘 작동합니다. 3. 많은 온라인 ..